BAB IV PENGOLAHAN DATA

PENGOLAHAN DATA

Burniandito - 0403010151

BAB IV PENGOLAHAN DATA

4.1.

DATA HASIL PENELITIAN

4.1.1. Data Geometrik Ruas Dari hasil survei geometrik yang dilakukan pada beberapa ruas jalan raya utama menuju pusat kota Depok, diketahui bahwa berdasarkan klasifikasi kelas fungsi jalan, sebagian besar ruas jalan tersebut termasuk kelas fungsi kolektor primer dengan status jalan provinsi. Namun berdasarkan klasifikasi tipe jalan, empat (4) dari tujuh (7) ruas jalan yang disurvei merupakan ruas jalan dengan tipe 2/2 UD, artinya ruas jalan dengan dua (2) lajur dan dua (2) arah, tanpa median pemisah. Dalam pembahasan selanjutnya, tipe jalan ini merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kinerja ruas jalan, selain volume lalu lintas. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.1. di bawah ini.

Tabel 4.1.

Struktur Jaringan Jalan pada Beberapa Ruas Jalan Utama Menuju Pusat Kota Depok

No

Nama Ruas Jalan

Kelas Fungsi

Status

Kelas Jalan

Tipe Jalan

1

Jl. Raya Margonda

Kolektor Primer

Provinsi

III B

4/2 D

2

Jl. Akses UI

Kolektor Primer

Provinsi

III B

2/2 UD

3

Jl. Ir. H. Juanda

Arteri Sekunder

Kota

III B

4/2 D

4

Jl. Tole Iskandar

Kolektor Primer

Provinsi

III B

2/2 UD

5

Jl. Raya Citayam

Arteri Sekunder

Kota

III B

2/2 UD

6

Jl. Raya Sawangan

Kolektor Primer

Provinsi

III B

2/2 UD

Kota

III B

2/2 UD

7

Jl. Tanah Baru Arteri Sekunder Sumber : Revisi RTRWK 2000 - 2010

53 Identifikasi kinerja beberapa..., Burniandito Sukma Reswantomo, FT UI, 2008

PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.1. di atas menjelaskan beberapa klasifikasi beberapa ruas jalan raya utama menuju pusat kota Depok yang dianalisis khususnya berdasarkan klasifikasi fungsional, klasifikasi berdasarkan status, dan klasifikasi operasional. Secara umum, klasifikasi fungsional atau peran jalan dibagi ke dalam tiga (3) kelas peran jalan yaitu, Jalan Arteri, Jalan Kolektor dan Jalan Lokal. Ke tiga kelas fungsional tersebut berturut-turut tersusun secara hierarki baik untuk Sistem Jaringan Jalan Primer, maupun Sistem Jaringan Jalan Sekunder. Dasar pertimbangan yang dipergunakan bahwa suatu jalan perlu diklasifikasi atas dasar kelas fungsinya adalah karena adanya pelayanan jarak jauh dan jarak pendek dan besarnya volume lalu lintas yang harus dilayani serta kecepatan gerak yang dibutuhkan. Untuk itu, setiap fungsi setiap ruas jalan mempunyai kriteria yang berbeda antara satu dengan lainnya, terutama yang berkaitan dengan mobilitas, dan jumlah jalan masuk (access) yang dibutuhkan. Dalam suatu sistem jaringan jalan, Jalan Arteri mempunyai fungsi melayani lalu lintas utama dengan ciri-ciri perjalanan jarak jauh, kecepatan tinggi dan secara fisik jumlah akses atau jalan masuknya dibatasi. Sedangkan untuk Jalan Kolektor, sesuai dengan namanya, berperan sebagai pengumpul (collector) dan sebagai pendistribusi (distributor) arus lalu lintas dari dan ke Jalan Arteri atau dari dan ke Jalan Lokal. Jalan Kolektor mempunyai ciri-ciri perjalanan jarak sedang, kecepatan rata-rata sedang dan jumlah akses dibatasi secara efisien. Jalan Lokal mempunyai urutan klasifikasi fungsional yang ketiga. Jalan ini berperan melayani arus lalu lintas lokal, dengan ciri-ciri perjalanan jarak dekat, kecepatan rendah dan akses ke jalan lokal tersebut tidak dibatasi. Klasifikasi yang kedua yaitu berdasarkan status. Klasifikasi ini ditujukan terhadap wewenang penyelenggaraan jalan seperti pengaturan, pembinaan, pembangunan serta pengawasan. Status jalan di Indonesia dibagi ke dalam Jalan Nasional, Jalan Provinsi, Jalan Kabupaten/Kota dan Jalan Desa.


PENGOLAHAN DATA


Untuk keperluan operasional, jalan dibagi ke dalam beberapa kelas, yaitu kelas I, kelas II, kelas III A, kelas III B dan kelas III C. Kelas jalan ini ditetapkan atas dasar dimensi kendaraan serta muatan sumbu terberatnya (MST) serta peran jalan yang melayaninya. Secara tabelaris kelas operasional ini dapat dilihat pada Tabel 4.2.

Tabel 4.2. No

Kelas Jalan

Klasifikasi Operasional

Fungsional Jalan

1

I

Arteri

2

II

Arteri

3

III A

Arteri atau Kolektor

4

III B

Kolektor

5

III C

Lokal

Dimensi Kendaraan L 2,5 m (max) P 18 m (max) L 2,5 m (max) P 18 m (max) L 2,5 m (max) P 18 m (max) L 2,5 m (max) P 12 m (max) L 2,1 m (max)

Beban Gandar > 10 ton 10 ton 8 ton 8 ton 8 ton

4.1.2. Data Volume Lalu-lintas Data volume lalu lintas yang diperoleh dari hasil survei lapangan, untuk keperluan analisa operasional suatu jalan, harus terlebih dahulu disesuaikan dengan unit kapasitas jalan. Dimana kapasitas jalan mempunyai unit dalam Satuan Mobil Penumpang (Passenger Car Unit) per jam, yang disingkat menjadi smp/jam (pcu/hour). Ditetapkannya Mobil Penumpang senagai patokan karena jenis kendaraan ini sebagian besar mempunyai sifat-sifat operasional yang hampir sama, lain halnya dengan kendaraan jenis truk yang sifatnya sangat bervariasi, terutama akibat

dari

ukuran

dan

perbandingan

antara

berat

dengan

tenaganya

(weight/horsepower ratio) sangat bervariasi. Jenis kendaraan yang masuk ke dalam kategori jenis kendaraan penumpang adalah kendaraan yang mempunyai berat kurang lebih sebesar dua (2) ton, seperti jenis sedan, jenis van, juga termasuk jenis kendaraan penghantar barang jarak dekat seperti pick up, dan jenis lintas luar jalan (off roader vehicle) seperti jeep. Dalam penelitian ini diguanakan dua (2) jenis nilai eqivalen mobil penumapang, yaitu berdasarkan Pedoman Perencanaan dan Pengoperasian Lalu lintas di Wilayah Perkotaan, Dirjen 55 Identifikasi kinerja beberapa..., Burniandito Sukma Reswantomo, FT UI, 2008

PENGOLAHAN DATA


Perhubungan Darat (Tabel 4.3.) dan yang kedua berdasarkan Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1996 (Tabel 4.4. dan 4.5.). Tujuan digunakannya dua (2) jenis nilai eqivalen tersebut adalah untuk membandingkan nilai volume lalu lintas pada kondisi lapangan dan nilai volume lalu lintas hasil perhitungan KAJI, yang pada akhirnya dapat diketahui perbandingan nilai Q/C ratio yang didapat.

Tabel 4.3. No 1 2 3 4 5 6 7 8 Sumber

Satuan Mobil Penumpang (smp)

Faktor SMP Ruas Persimpangan Mobil Penumpang 1,0 1,0 Kendaraan Roda Tiga 1,0 0,8 Sepeda Motor 0,33 0,2 Truk Ringan (< 5 ton) 1,5 1,5 Truk Sedang (5 – 10 ton) 2,0 1,8 Truk Besar (> 10 ton) 2,5 2,5 Mikrobis 1,8 1,8 Bis Besar 2,0 2,2 : Pedoman Perencanaan dan Pengoperasian Lalu lintas di Wilayah Perkotaan, Dirjen Jenis Kendaraan

Perhubungan Darat

Tabel 4.4. Tipe Jalan : Jalan tak terbagi

Emp untuk Jalan Perkotaan tak-terbagi emp

Arus Lalu lintas total dua arah

(kend/jam) Dua-lajur tak-terbagi 0 (2/2 UD) ≥ 1800 Empat-lajur tak-terbagi 0 (4/2 UD) ≥ 3700 Sumber : MKJI, Bab 5 : Jalan Perkotaan

Tabel 4.5.

MC Lebar Jalur Lalu lintas Wc (m) ≤6 >6 0,5 0,40 0,35 0,25 0,40 0,25

HV 1,3 1,2 1,3 1,2

Emp untuk Jalan Perkotaan terbagi dan satu arah

Tipe Jalan : Arus Lalu lintas Jalan satu arah dan Per lajur Jalan terbagi (kend/jam) Dua-lajur satu-arah (2/1) 0 Dan Empat-lajur terbagi (4/2 D) ≥ 1050 Tiga-lajur satu-arah (3/1) 0 Dan Enam-lajur terbagi (6/2 D) ≥ 1100 Sumber : MKJI, Bab 5 : Jalan Perkotaan

emp HV

MC

1,3

0,40

1,2 1,3

0,25 0,40

1,2

0,25


PENGOLAHAN DATA


Berdasarkan hasil survei volume lalu-lintas, jam puncak pada beberapa ruas jalan raya utama menuju pusat kota Depok terjadi antara pk 06.00 – 08.00 (pagi hari) dan pk 17.00 – 19.00 (sore hari). Pada gambar berikut disajikan grafik fluktuasi volume lalu lintas pada lokasi-lokasi yang diteliti, seperti jalan raya Margonda, jalan Akses UI, jalan Ir. H. Juanda, jalan Tole Iskandar, jalan raya Citayam, jalan raya Sawangan dan jalan Tanah Baru. Dari grafik terlihat tingginya perjalanan pada pagi dan sore hari. Hal ini mengindikasikan, adanya perjalanan internal-eksternal yang dilakukan penduduk kota Depok, baik itu untuk tujuan bekerja, sekolah, dan lainnya di pagi hari. Sebaliknya dari data fluktuasi lalu lintas yang pada sore hari, mengindikasikan adanya perjalanan eksternal-internal yaitu dari luar pusat kota Depok (seperti Jakarta, Bogor, Tangerang dan Bekasi) menuju pusat kota Depok yang mayoritas dilakukan oleh penduduk kota Depok untuk tujuan pulang ke rumah mereka masing-masing. Dilihat dari komposisi volume lalu lintas yang ada, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (sekitar 45 % - 65 %), yang kemudian diikuti dengan mobil pribadi (sekitar 15 % - 35 %). Namun pada beberapa ruas jalan seperti jalan raya Margonda dan jalan Tanah Baru, moda angkutan umum jenis Mobil Penumpang Umum (MPU) menjadi pilihan moda kedua yang paling banyak digunakan setelah moda sepeda motor (sekitar 33,5 %). Sedangkan pada jalan Ir. H. Juanda volume angkutan umum masih terbilang sangat kecil karena memang belum ada trayek angkutan umum yang melalui jalan ini. 4.1.2.1.

Jalan Raya Margonda

Jam puncak pada ruas jalan raya Margonda terjadi antara pk 07.00 – 09.00 (pagi hari) dan pk 18.00 – 20.00 (sore hari), seperti terlihat pada grafik yang disajikan Gambar 4.1. Total arus lalu lintas pada jam sibuk pagi sebesar 7584 smp/jam dan total arus lalu lintas pada jam sibuk sore sebesar 6703 smp/jam. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.2. dan Tabel 4.3.


PENGOLAHAN DATA


Dilihat dari komposisi lalu lintas pada saat jam puncak pagi, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (67.73 %), yang kemudian diikuti dengan mobil pribadi (18.27 %) dan mobil penumpang umum (12.28 %). Lihat Gambar 4.2.

Satuan Mobil Penumpang (smp) 06 .0 0 07 - 0 .0 6. 0 1 08 - 0 5 .0 7. 0 1 09 - 0 5 .0 8. 0 1 10 - 0 5 .0 9.1 11 0 -1 5 .0 0 . 0 1 12 - 1 5 .0 1. 0 1 13 - 1 5 .0 2.1 0 14 -13 5 .0 .1 15 0 -1 5 .0 4 . 0 1 16 - 1 5 .0 5. 0 1 17 - 1 5 .0 6. 0 1 18 - 1 5 .0 7. 0 1 19 - 1 5 .0 8. 1 0 20 - 1 5 .0 9. 0 1 21 - 2 5 .0 0. 0 1 -2 5 1. 15

Fluktuasi Lalu lintas Jl. Raya Margonda 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0

Waktu Arah Jakarta - pagi

Arah Jakarta - sore

Arah Citayam - pagi

Arah Citayam - sore

2 Arah - pagi

2 Arah - sore

Gambar 4.1. Grafik Fluktuasi Lalu lintas Jl. Raya Margonda

Komposisi Lalu Lintas Jl. Raya Margonda (peak pagi) 0.29%

18.27% 12.28%

Sedan, Jeep, Minibus, Combi, Pick Up Angkutan Umum Kecil (Angkot) Bus Kecil (Metro Mini, Kopaja)

67.73%

0.66%

Bus Besar (PPD, Patas AC, dll)

0.58%

Truk Besar (3 as)

Truk Kecil (2 as)

0.15%

Truk Gandeng/Trailer (> 3 as)

0.04%

Kend. Tdk Bermotor

Motor

0.00%

Gambar 4.2. Pie Komposisi Lalu lintas Jl. Raya Margonda


PENGOLAHAN DATA


4.1.2.2.

Jalan Akses UI

Berdasarkan hasil survei, jam puncak pada ruas jalan Akses UI terjadi antara pk 07.00 – 09.00 (pagi hari) dan pk 17.00 – 19.00 (sore hari), seperti terlihat pada grafik yang disajikan Gambar 4.3. Total arus lalu lintas pada jam sibuk pagi sebesar 3305 smp/jam dan total arus lalu lintas pada jam sibuk sore sebesar 3664 smp/jam. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.2. dan Tabel 4.3.

Satuan Mobil Penumpang 06 (smp) .0 0 07 - 0 . 1 6.1 5 5 08 - 07 .3 .3 0 0 09 - 0 8 .4 5 .45 11 - 1 . 0 0.0 0 0 12 - 11 .1 .1 5 5 13 - 1 2 .3 0 .30 14 - 1 3. .4 4 5 -. 5 16 15 .0 .0 0 0 17 - 1 . 1 6.1 5 5 18 - 17 .3 .3 0 0 19 - 1 8 .4 5 .45 21 - 2 . 0 0.0 0 -2 0 1. 15

Fluktuasi Lalu lintas Jl. Akses UI 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0

Waktu

Arah Ps. PAL - pagi Arah Depok - pagi 2 Arah - pagi

Arah Ps. PAL - sore Arah Depok - sore 2 Arah - sore

Gambar 4.3. Grafik Fluktuasi Lalu lintas Jl. Akses UI Dilihat dari komposisi lalu lintas pada saat jam puncak sore, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (64.63 %), yang kemudian diikuti mobil penumpang umum (17.83 %) dan mobil pribadi (16.24 %). Lihat Gambar 4.4.


PENGOLAHAN DATA


Komposisi Lalu Lintas Jl. Akses UI (peak sore) 0.31%

16.24% Sedan, Jeep, Minibus, Combi, Pick Up Angkutan Umum Kecil (Angkot)

17.83%

Bus Kecil (Metro Mini, Kopaja)

0.25%


0.00% 0.65%

64.63%

Truk Kecil (2 as) Truk Besar (3 as) Truk Gandeng/Trailer (> 3 as)

0.08%

Motor

0.00%

Kend. Tdk Bermotor

Gambar 4.4. Pie Komposisi Lalu lintas Jl. Akses UI

4.1.2.3.

Jalan Ir. H. Juanda

Jam puncak pada ruas jalan Ir. H. Juanda terjadi antara pk 06.00 – 08.00 (pagi hari) dan pk 17.00 – 19.00 (sore hari), seperti terlihat pada grafik yang disajikan Gambar 4.5. Total arus lalu lintas pada jam sibuk pagi sebesar 2377 smp/jam dan total arus lalu lintas pada jam sibuk sore sebesar 2621 smp/jam. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.2. dan Tabel 4.3. Dilihat dari komposisi lalu lintas pada saat jam puncak sore, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (77.59 %), yang kemudian diikuti mobil pribadi (17.39 %) dan mobil penumpang umum (2.72 %). Lihat Gambar 4.6.


PENGOLAHAN DATA


Satuan Mobil Penumpang 06 (smp) .0 0 07 . 0 06 0 . 08 - 1 5 . 0 07 . 09 0 - 1 5 . 0 08 0 .1 10 - 0 5 . 0 9. 11 0 - 1 5 . 0 10 0 . 12 - 1 5 . 0 11 0 .1 13 - 1 5 . 0 2. 0 1 14 -1 5 . 0 3. 15 0 - 1 5 . 0 14 16 0 - .15 . 0 15 0 . 17 - 1 5 . 0 16 . 18 0 - 1 5 . 0 17 0 . 19 - 1 5 . 0 18 . 20 0 - 1 5 . 0 19 0 . 21 - 1 5 . 0 20 0 .15 -2 1. 15

Fluktuasi Lalu lintas Jl. Ir. H. Juanda 700 600 500 400 300 200 100 0

Waktu

Arah Jl. Raya Bogor - pagi Arah Margonda - pagi 2 Arah - pagi

Arah Jl. Raya Bogor - sore Arah Margonda - sore 2 Arah - sore

Gambar 4.5. Grafik Fluktuasi Lalu lintas Jl. Ir. H. Juanda

Komposisi Lalu Lintas Jl. Ir. H. Juanda (peak sore) 0.74%

17.39%

2.72% 0.00%


0.08% 1.38% 0.11%

Bus Besar (PPD, Patas AC, dll) Truk Kecil (2 as) Truk Besar (3 as) Truk Gandeng/Trailer (> 3 as) Motor

77.59%

0.00%

Kend. Tdk Bermotor

Gambar 4.6. Pie Komposisi Lalu lintas Jl. Ir. H. Juanda

4.1.2.4.

Jalan Tole Iskandar

Jam puncak pada ruas jalan Tole Iskandar terjadi antara pk 06.00 – 08.00 (pagi hari) dan pk 17.00 – 19.00 (sore hari), seperti terlihat pada grafik yang disajikan Gambar 4.7. Total arus lalu lintas pada jam sibuk pagi sebesar 2595


PENGOLAHAN DATA


smp/jam dan total arus lalu lintas pada jam puncak sore sebesar 2281 smp/jam. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.2. dan Tabel 4.3. Dilihat dari komposisi lalu lintas pada saat jam sibuk pagi, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (57.78 %), yang kemudian diikuti mobil penumpang umum (22.72 %) dan mobil pribadi (16.13 %). Lihat Gambar 4.8.

06 Satuan Mobil Penumpang (smp) .0 07 0 . 0 06 0 . 08 - 1 5 . 0 07 . 09 0 - 1 5 . 0 08 0 .1 10 - 0 5 . 0 9. 11 0 - 1 5 . 0 10 0 . 12 - 1 5 . 0 11 0 .1 13 - 1 5 . 0 2. 0 1 14 -1 5 . 0 3. 15 0 - 1 5 . 0 14 16 0 - .15 . 0 15 0 . 17 - 1 5 . 0 16 . 18 0 - 1 5 . 0 17 0 . 19 - 1 5 . 0 18 . 20 0 - 1 5 . 0 19 0 . 21 - 1 5 . 0 20 0 .15 -2 1. 15

Fluktuasi Lalu lintas Jl. Tole Iskandar 700 600 500 400 300 200 100 0

Waktu

Arah Simpang Depok - pagi Arah Depok - pagi 2 Arah - pagi

Arah Simpang Depok - sore Arah Depok - sore 2 Arah - sore

Gambar 4.7. Grafik Fluktuasi Lalu lintas Jl. Tole Iskandar

Komposisi Lalu Lintas Jl. Tole Iskandar (peak pagi) 2.10%

16.13% Sedan, Jeep, Minibus, Combi, Pick Up Angkutan Umum Kecil (Angkot) Bus Kecil (Metro Mini, Kopaja) Bus Besar (PPD, Patas AC, dll)

22.72% 0.28% 57.78%

0.00% 0.99% 0.00% 0.00%

Truk Kecil (2 as) Truk Besar (3 as) Truk Gandeng/Trailer (> 3 as) Motor Kend. Tdk Bermotor

Gambar 4.8. Pie Komposisi Lalu lintas Jl. Tole Iskandar 62 Identifikasi kinerja beberapa..., Burniandito Sukma Reswantomo, FT UI, 2008

PENGOLAHAN DATA


4.1.2.5.

Jalan Raya Citayam

06 Satuan Mobil Penumpang (smp) .0 07 0 . 0 06 0 . 08 - 1 5 . 0 07 . 09 0 - 1 5 . 0 08 0 .1 10 - 0 5 . 0 9. 11 0 - 1 5 . 0 10 0 . 12 - 1 5 . 0 11 0 .1 13 - 1 5 . 0 2. 0 1 14 -1 5 . 0 3. 15 0 - 1 5 . 0 14 16 0 - .15 . 0 15 0 . 17 - 1 5 . 0 16 . 18 0 - 1 5 . 0 17 0 . 19 - 1 5 . 0 18 . 20 0 - 1 5 . 0 19 0 . 21 - 1 5 . 0 20 0 .15 -2 1. 15

Fluktuasi Lalu lintas Jl. Raya Citayam 700 600 500 400 300 200 100 0

Waktu

Arah Citayam - pagi Arah Depok - pagi 2 Arah - pagi

Arah Citayam - sore Arah Depok - sore 2 Arah - sore

Gambar 4.9. Grafik Fluktuasi Lalu lintas Jl. Raya Citayam

Komposisi Lalu Lintas Jl. Raya Citayam (peak sore) 2.03% 17.43%

Sedan, Jeep, Minibus, Combi, Pick Up Angkutan Umum Kecil (Angkot)

16.95% 0.15%

61.18%

Bus Kecil (Metro Mini, Kopaja) Bus Besar (PPD, Patas AC, dll) Truk Kecil (2 as)

0.23%

Truk Besar (3 as)

1.92%

Truk Gandeng/Trailer (> 3 as)

0.10%

Motor

0.00%

Kend. Tdk Bermotor

Gambar 4.10. Pie Komposisi Lalu lintas Jl. Raya Citayam

Jam puncak pada ruas jalan raya Citayam terjadi antara pk 06.00 – 08.00 (pagi hari) dan pk 17.00 – 19.00 (sore hari), seperti terlihat pada grafik yang disajikan Gambar 4.9. Total arus lalu lintas pada jam sibuk pagi sebesar 3121


PENGOLAHAN DATA


smp/jam dan total arus lalu lintas pada jam sibuk sore sebesar 3350 smp/jam. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.2. dan Tabel 4.3. Dilihat dari komposisi lalu lintas pada saat jam puncak sore, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (61.18 %), yang kemudian diikuti mobil pribadi (17.43 %) dan mobil penumpang umum (16.95 %). Lihat Gambar 4.10.

4.1.2.6.

Jalan Raya Sawangan

Jam puncak pada ruas jalan raya Sawangan terjadi antara pk 06.00 – 08.00 (pagi hari) dan pk 17.00 – 19.00 (sore hari), seperti terlihat pada grafik yang disajikan Gambar 4.11. Total arus lalu lintas pada jam sibuk pagi sebesar 3442 smp/jam dan total arus lalu lintas pada jam sibuk sore sebesar 2523 smp/jam. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.2. dan Tabel 4.3. Dilihat dari komposisi lalu lintas pada saat jam puncak pagi, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (69.41 %), yang kemudian diikuti mobil penumpang umum (15.93 %) dan mobil pribadi (12.79 %). Lihat Gambar 4.12.

06 Satuan Mobil Penumpang (smp) .0 07 0 . 0 06 0 . 08 - 15 . 0 07 . 09 0 - 15 . 0 08 0 .1 10 - 0 5 . 0 9. 11 0 - 15 . 0 10 0 . 12 - 15 . 0 11 0 .1 13 - 1 5 . 0 2. 0 1 14 -1 5 . 0 3. 15 0 - 15 . 0 14 16 0 - .15 . 0 15 0 . 17 - 15 . 0 16 . 18 0 - 15 . 0 17 0 . 19 - 15 . 0 18 . 20 0 - 15 . 0 19 0 . 21 - 15 . 0 20 0 .1 -2 5 1. 15

Fluktuasi Lalu lintas Jl. Raya Sawangan 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0

Waktu

Arah Sawangan - pagi Arah Depok - pagi 2 Arah - pagi

Arah Sawangan - sore Arah Depok - sore 2 Arah - sore

Gambar 4.11. Grafik Fluktuasi Lalu lintas Jl. Raya Sawangan


PENGOLAHAN DATA


Komposisi Lalu Lintas Jl. Raya Sawangan (peak pagi) 1.34%

12.79% Sedan, Jeep, Minibus, Combi, Pick Up

15.93%

Angkutan Umum Kecil (Angkot) Bus Kecil (Metro Mini, Kopaja)

0.06% 0.00%

Truk Kecil (2 as)

0.47%

Truk Besar (3 as)

0.00% 69.41%


0.00%

Truk Gandeng/Trailer (> 3 as) Motor Kend. Tdk Bermotor

Gambar 4.12. Pie Komposisi Lalu lintas Jl. Raya Sawangan

4.1.2.7.

Jalan Tanah Baru Jam puncak pada ruas jalan Tanah Baru terjadi antara pk 06.00 – 08.00

(pagi hari) dan pk 17.00 – 19.00 (sore hari), seperti terlihat pada grafik yang disajikan Gambar 4.13. Total arus lalu lintas pada jam sibuk pagi sebesar 3929 smp/jam dan total arus lalu lintas pada jam sibuk sore sebesar 3894 smp/jam. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.2. dan Tabel 4.3. Dilihat dari komposisi lalu lintas pada saat jam sibuk pagi, sepeda motor merupakan moda yang paling banyak digunakan (63.58 %), yang kemudian diikuti mobil pribadi (26.09 %) dan mobil penumpang umum (8.63 %). Lihat Gambar 4.14.


PENGOLAHAN DATA


06 Satuan Mobil Penumpang (smp) .0 0 07 - 06 .1 .1 5 5 08 - 07 .3 .3 0 0 09 - 08 .4 .4 5 5 11 1 . 0 0.0 0 0 12 - 11 .1 .1 5 5 13 - 12 .3 0 .30 14 - 1 3. .4 4 5 -. 5 16 15 .0 0 . 00 17 - 16 .1 .1 5 5 18 - 17 .3 .3 0 0 19 1 . 4 8.4 5 5 21 - 20 .0 .0 0 0 -2 1. 15

Fluktuasi Lalu lintas Jl. Tanah Baru 1200 1000 800 600 400 200 0

Waktu

Arah Jakarta - pagi Arah Depok - pagi 2 Arah - pagi

Arah Jakarta - sore Arah Depok - sore 2 Arah - sore

Gambar 4.13. Grafik Fluktuasi Lalu lintas Jl. Tanah Baru

Komposisi Lalu Lintas Jl. Tanah Baru (peak pagi) 0.54% 26.09%


8.63% 0.17% 63.58%

0.00% 1.00%

Bus Besar (PPD, Patas AC, dll) Truk Kecil (2 as) Truk Besar (3 as) Truk Gandeng/Trailer (> 3 as) Motor Kend. Tdk Bermotor

0.00% 0.00%

Gambar 4.14. Pie Komposisi Lalu lintas Jl. Tanah Baru


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.6. No 1 2 3 4 5 6 7

Nama Ruas Jalan

Data Rakapitulasi Total Arus Lalu lintas pada Jam Sibuk Pagi A

Jl. Margonda Raya Jakarta Jl. Akses UI Ps. PAL Jl. Ir. H. Juanda Jl. Raya Bogor Jl. Tole Iskandar Simpang Depok Jl. Raya Citayam Citayam Jl. Raya Sawangan Sawangan Jl. Tanah Baru Jakarta (Hasil Survei Lapangan)

B

Jam Sibuk Pagi

Citayam Depok Jl. Margonda Depok Depok Depok Depok

07.00 - 09.00 07.00 - 09.00 06.00 - 08.00 06.00 - 08.00 06.00 - 08.00 06.00 - 08.00 06.00 - 08.00

Total Arus Lalu Lintas (smp) A ke B B ke A Total 2979 4605 7584 1690 1914 3305 1380 997 2377 1326 1269 2595 2002 1119 3121 1979 1463 3442 1077 2852 3929

Data pada Tabel 4.6. di atas menunjukkan bahwa pada saat jam sibuk pagi sebagian besar penduduk kota Depok melakukan perjalanan internal-eksternal, yaitu perjalanan dari dalam pusat kota depok menuju keluar pusat kota Depok pada pagi hari, baik itu untuk tujuan bekerja, belajar maupun tujuan lainnya. Beban volume lalu lintas terbesar terjadi pada ruas jalan raya Margonda. Sedangkan jalan dengan beban volume lalu lintas terkecil adalah jalan raya Citayam.

Tabel 4.7. No 1 2 3 4 5 6 7

Nama Ruas Jalan

Data Rekapitulasi Total Arus Lalu lintas pada Jam Sibuk Sore A

Jl. Margonda Raya Jakarta Jl. Akses UI Ps. PAL Jl. Ir. H. Juanda Jl. Raya Bogor Jl. Tole Iskandar Simpang Depok Jl. Raya Citayam Citayam Jl. Raya Sawangan Sawangan Jl. Tanah Baru Jakarta (Hasil Survei Lapangan)

B

Jam Sibuk Sore


18.00 - 20.00 17.00 - 19.00 17.00 - 19.00 17.00 - 19.00 17.00 - 19.00 17.00 - 19.00 17.00 - 19.00

Total Arus Lalu Lintas (smp) A ke B B ke A Total 4280 2423 6703 1530 2134 3664 1141 1480 2621 1144 1138 2281 1751 1598 3350 1209 1314 2523 2277 1617 3894

Beban lalu lintas pada sore hari, seperti terlihat pada Tabel 4.7. diatas, terfokus pada perjalanan eksternal-internal, yaitu perjalanan dari luar pusat kota Depok menuju pusat kota depok. Hal tersebut dikarenakan pada sore sebagian besar penduduk kota Depok akan melakukan perjalanan pulang kembali ke tempat tinggalnya masing-masing setelah seharian beraktifitas, baik itu di luar pusat kota Depok maupun di dalam pusat kota Depok itu sendiri.


PENGOLAHAN DATA


Untuk keperluan perhitungan kinerja jalan baik dengan metode MKJI, dalam hal ini dengan bantuan software KAJI maupun dengan pendekatan Model Korelasi yang akan dibangun, maka dari dua periode jam puncak pagi dan jam puncak sore di atas dipilih masing-masing satu (1) nilai total arus lalu lintas terbesar per ruas jalan. Sehingga pada Tabel 4.8. di bawah ini kita dapat melihat nilai total arus lalu lintas yang dipakai. Sedangkan masih dalam tabel yang sama, nilai dengan warna kuning merupakan nilai total arus lalu lintas yang akan dipergunakan untuk membangun Model Korelasi Us – Q – K selanjutnya. Dari hasil rekapitulasi volume lalu lintas diketahui bahwa jalan dengan total arus lalu lintas terbesar adalah ruas jalan raya Margonda yaitu 7584 smp/jam.

Tabel 4.8. No 1 2 3 4 5 6 7

Nama Ruas Jalan Jl. Margonda Raya Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru

Total Arus Lalu lintas per Ruas Jalan yang Dianalisa A

B

Jakarta Ps. PAL Jl. Raya Bogor Simpang Depok Citayam Sawangan Jakarta


Total Arus (smp) A ke B B ke A Total 2979 4605 7584 1530 2134 3664 1141 1480 2621 1269 1326 2595 1751 1598 3350 1979 1463 3442 1077 2852 3929


PENGOLAHAN DATA


4.2.

MODEL KORELASI Q – US – K (MODEL GREENSHIELD) Pengembangan model korelasi ini didasarkan pada data-data primer, yaitu

data volume lalu lintas dan kecepatan kendaraan yang sudah didapat untuk setiap ruas jalan. Dengan grafik-grafik korelasi yang akan dihasilkan tersebut, kita dapat mengetahui indikator-indikator pengukuran kinerja ruas lain yang secara formula (KAJI) untuk beberapa kondisi tertentu tidak dapat terdefinisi. Berdasarkan tinjauan pustaka sebelumnya, pada model Greenshield hubungan antara variable-variabel lalu lintas terdiri atas 3, yaitu : -

Hubungan antara Q – Us Æ parabola

-

Hubungan antara Us – K Æ linier

-

Hubungan antara Q – K Æ parabola

Gambar 4.15. Grafik Korelasi Kecepatan dan Volume (U – Q)

Pada Gambar 4.15. di atas kita dapat melihat bahwa untuk satu nilai volume lalu lintas Qi, ternyata dapat menggambarkan dua (2) kondisi dengan karakteristik yang sangat jauh berbeda. Kondisi yang pertama yaitu kondisi suatu jalan dimana kecepatan rata-rata kendaraan relatif rendah dan termasuk dalam congested area. Kondisi yang kedua yaitu jalan dengan kecepatan rata-rata kendaraan relatif tinggi dan termasuk dalam uncongested area. 69 Identifikasi kinerja beberapa..., Burniandito Sukma Reswantomo, FT UI, 2008

PENGOLAHAN DATA


Pada grafik korelasi di atas, juga diketahui bahwa titik puncak terjadi pada saat volume kendaraan mencapai nilai maksimumnya atau dengan kata lain sudah mencapai batas kapasitas jalan tersebut. Pada kondisi ini didapat nilai perbandingan volume dengan kapasitas Q/C ratio = 1 (maksimal).

Gambar 4.16. Grafik Korelasi Volume dan Kerapatan (Q - k)

Dua (2) kondisi yang dapat dijelaskan dari Gambar 4.16. di atas yaitu yang pertama kondisi suatu jalan dimana kerapatan kendaraan relatif rendah dan termasuk dalam uncongested area (k1,Qi). Kondisi yang kedua yaitu jalan dengan kerapatan kendaraan relatif tinggi dan termasuk dalam congested area (k2,Qi). Seperti

telah

sedikit

dibahas

sebelumnya,

bahwa

tujuan

dari

pengembangan model korelasi Q – Us – k ini selain untuk mengetahui seberapa besar hubungan antara masing-masing variabel lalu lintas yang ada pada setiap ruas jalan yang disurvei, juga bertujuan untuk mendapatkan indikator-indikator kinerja suatu jalan, khususnya yang berkaitan langsung dengan operasional di lapangan, yaitu kecepatan rata-rata kendaraan dan kerapatan kendaraan. Dalam perhitungan dengan KAJI, nilai kecepatan rata-rata kendaraan ini menjadi tidak terdefinisi untuk nilai Q/C ratio > 1, dimana pada kondisi ini jalan sudah saturated. Namun dengan model korelasi yang ada, kita dapat melakukan pendekatan untuk mengetahui bagaimana sebenarnya karakteristik operasional,


PENGOLAHAN DATA


terutama kecepatan rata-rata kendaraan, di lapangan untuk kondisi-kondisi yang berdasarkan perhitungan KAJI memliki nilai Q/C ratio > 1.

4.2.1. Tahapan Pengembangan Model

Gambar 4.17. Bagan Alir Pengembangan Model Korelasi Greeshield

Berdasarkan Gambar 4.17. di atas diketahui ada empat (4) langkah utama dalam proses membangun model korelasi Us – Q – K ini, yaitu tahap awal, proses validasi data, pengembangan model korelasi dan analisa model korelasi. Pada tahap awal, data yang dibutuhkan adalah data hasil survei lapangan yaitu data survei volume dan spot speed untuk setiap jalan. Sedangkan variabel kerapatan kendaraan, K didapat dengan membagi total arus terhadap kecepatan yang ada. Hal yang cukup urgent dan perlu diperhatikan adalah model korelasi yang akan dibangun akan valid jika dan hanya jika survei dilakukan pada ruas jalan yang sama dan periode waktu yang sama juga. Setiap model korelasi menggambarkan hubungan antara variabel-variabel lalu lintas yang ada pada ruas


PENGOLAHAN DATA


jalan tersebut. Sehingga bila ada tujuh (7) ruas jalan yang dianalisis berarti akan dihasilkan tujuh (7) model korelasi juga. Tahap kedua yaitu validasi data. Tujuan utama dari proses validasi ini adalah

untuk

mengetahui

apakan

persamaan

korelasi

yang

sudah

didapatkan/dikembangkan dari data-data survei lapangan yang ada cukup valid jika kita memasukkan sembarang nilai x untuk setiap persamaan korelasi yang ada. Tentunya range nilai x yang dimasukkan kita ketahui dari persamaan korelasi awal. Tahap selanjutnya adalah mengembangkan model korelasi Us – Q – K dengan data-data yang sudah divalidasi pada tahap sebelumnya. Sehingga grafikgrafik korelasi inilah yang pada akhirnya dapat digunakan untuk menganalisa parameter-parameter pengukuran kinerja ruas-ruas jalan, khususnya yang terkait dengan operasional di lapangan. Tahap terakhir yaitu menganalisa model korelasi yang ada dengan tujuan mendapatkan parameter-parameter pengukuran kinerja jalan seperti kapasitas maksimum (Qm), kecepatan pada saat arus maksimum (Um) dan kerapatan pada saat arus maksimum (Km).

4.2.2. Pengembangan Model Korelasi pada Jl. Raya Margonda

Tabel 4.9.

Data Survei Volume dan Kecepatan pada Jl. Raya Margonda (peak pagi arah Jakarta)

15' ke-

Volume Kendaraan (smp)

Total Arus (smp/jam)

ūs (km/jam)

k (smp/km)

1 2 3 4 5 6 7 8

1094 1103 1014 1036 858 942 898 728

4860 4900 4505 4605 3813 4185 3991 3234

30.5 36.9 41.5 30.0 40.4 40.0 44.3 43.6

159 133 109 154 94 105 90 74


PENGOLAHAN DATA


Sehingga dari hasil survei lapangan tersebut, didapat persamaan grafik korelasi antara Us – Q, Us – K dan Q – K berikut nilai R2 seperti terlihat pada gambar di bawah ini.

Grafik Korelasi Us - Q (Kondisi Lapangan) Kecepatan Rata-rata Ruang (km/jam)

50.0 40.0 30.0 20.0 y = -5E-06x 2 + 0.0377x - 32.128 R2 = 0.7953

10.0 0.0 0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Total Arus (sm p/jam /arah)

(a)

Kecepatan Rata-rata Ruang (km/jam)

Grafik Korelasi Us - K (Kondisi Lapangan) 50.0 40.0 30.0 y = -0.1717x + 58.087 R2 = 0.9157

20.0 10.0 0.0 0

50

100

150

200

Kerapatan (sm p/km )

(b)


PENGOLAHAN DATA


Grafik Korelasi Q - K (Kondisi Lapangan) Total Arus (smp/jam/arah )

6000 5000 4000 3000 2000 y = -0.3226x 2 + 93.392x - 1938.3 R2 = 0.9372

1000 0 0

50

100

150

200


(c) Gambar 4.18. Grafik Korelasi (a) Us – Q, (b) Us – K, (c) Q – K Jl. Raya Margonda

Tahap berikutnya adalah proses validasi data. Dalam penelitian ini persamaan korelasi yang digunakan sebagai dasar yaitu persamaan yang mempunyai nilai R2 terbesar yaitu persamaan korelasi Q – K dengan nilai R2 sebesar 0.9372. Range nilai x (kerapatan kendaraan) yang akan digunakan yaitu dari 0 – 300, dengan tujuan untuk mendapatkan berapa nilai arus lalu lintas (Q) yang terjadi saat grafik tersebut kembali atau mendekati nilai 0 (nol). Range nilai x tersebut di input ke dalam persamaan y = -0.3226x2 + 93.392x – 1938.3 (Persamaan Korelasi Q – K), sehingga didapatkan nilai y (arus lalu lintas) untuk setiap nilai x tersebut. Selanjutnya nilai-nilai y (arus lalu lintas) yang sudah didapatkan kita asumsikan sebagai nilai x untuk persamaan y = -0.1717x + 58.087 (Persamaan Korelasi Us – K) dan akan didapat nilai y yang baru (kecepatan) untuk setiap nilai x (kerapatan) yang ada. Hasil validasi data secara jelas dapat dilihat pada Tabel 4.10. di bawah ini.


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.10.

Data Validasi Volume dan Kecepatan pada Jl. Raya Margonda

K

Q

Us

S

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400

-1038 -201 572 1280 1924 2503 3017 3467 3853 4174 4430 4622 4750 4813 4811 4745 4614 4419 4159 3835 3446 2993 2475 1893 1246 535 -241 -1081 -1986 -2956 -3990 -5088 -6251 -7479 -8771 -10127 -11548 -13034 -14584 -16199

56.37 54.653 52.936 51.219 49.502 47.785 46.068 44.351 42.634 40.917 39.2 37.483 35.766 34.049 32.332 30.615 28.898 27.181 25.464 23.747 22.03 20.313 18.596 16.879 15.162 13.445 11.728 10.011 8.294 6.577 4.86 3.143 1.426 -0.291 -2.008 -3.725 -5.442 -7.159 -8.876 -10.593

0.1 0.05 0.033333 0.025 0.02 0.016667 0.014286 0.0125 0.011111 0.01 0.009091 0.008333 0.007692 0.007143 0.006667 0.00625 0.005882 0.005556 0.005263 0.005 0.004762 0.004545 0.004348 0.004167 0.004 0.003846 0.003704 0.003571 0.003448 0.003333 0.003226 0.003125 0.00303 0.002941 0.002857 0.002778 0.002703 0.002632 0.002564 0.0025


PENGOLAHAN DATA


Dari data-data arus, kecepatan dan kerapatan yang diperoleh dari proses validasi data sebelumnya dapat dibangun kembali model korelasi baik korelasi antara kecepatan dengan arus, kecepatan dengan kerapatan maupun arus dengan kerapatan. Selain itu, dengan sedikit mengolah data hasil validasi tersebut juga akan didapatkan korelasi antara spacing (rentang jarak) dengan kecepatam maupun arus lalu lintas yang ada. Grafik-grafik korelasi dari data-data yang sudah tervalidasi dapat dilihat pada gambar-gambar berikut di bawah ini.


Grafik Korelasi Us - Q (Develop) 60 50 40 30 20 10 0 0

1000

2000

3000

4000

5000

6000


Gambar 4.19. Grafik Model Korelasi Us – Q pada Jl. Raya Margonda


Grafik Korelasi Us - K (Develop) 60 50 40 30 20 10 0 0

100

200

300

400


Gambar 4.20. Grafik Model Korelasi Us – K pada Jl. Raya Margonda 76 Identifikasi kinerja beberapa..., Burniandito Sukma Reswantomo, FT UI, 2008

PENGOLAHAN DATA


Grafik Korelasi Q - K (Develop)

Total Arus (smp/jam/arah)

6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 0

50

100

150

200

250

300


Gambar 4.21. Grafik Model Korelasi Q – K pada Jl. Raya Margonda Grafik Korelasi S - Us (Develop)

Rentang Jarak (km/smp)

0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 0

10

20

30

40

50

60

Kecepatan Rata-rata Ruang (km /jam )

Gambar 4.22. Grafik Model Korelasi S – Us pada Jl. Raya Margonda


PENGOLAHAN DATA


Grafik Korelasi S - Q (Develop)

Rentang Jarak (km/smp)

0.035 0.03 0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 0 0

1000

2000

3000

4000

5000

6000


Gambar 4.23. Grafik Model Korelasi S – Q pada Jl. Raya Margonda

Sehingga dari analisa yang dilakukan terhadap model korelasi di atas didapatkan nilai arus lalu lintas maksimum (kapasitas jalan) sebesar 4821 smp/jam, kecepatan bebas kendaraan pada saat arus maksimum adalah 33.23 km/jam dengan kerapatan kendaraan pada saat arus maksimum adalah 145 smp/km dan rentang jarak (spacing) adalah 0.075 km/smp

4.2.3. Hasil Pengembangan Model Korelasi Dengan melakukan langkah-langkah yang sama untuk setiap ruas jalan yang dianalisa, maka akan didapatkan model-model korelasi yang berbeda-beda tergantung pada karakteristik masing-masing jalan. Persamaan model korelasi berikut nilai R2 untuk enam (6) ruas jalan lainnya secara jelas dapat dilihat pada Tabel 4.11. di bawah ini.


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.11.

Persamaan Grafik Korelasi dan Nilai R2 untuk Ruas-ruas Jalan yang Dianalisis

No 1

Nama Ruas Jalan Jl. Akses UI

Korelasi Us - K Q-K

2 3 4 5

Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru

Tabel 4.12.

y = -0.3517x + 59.94

0.9099

2

y = -0.2339x + 41.128x + 365.05

0.8766

Us - K

y = -0.7442x + 66.056

0.8614

Q-K

y = -0.6417x2 + 60.136x + 78.48

0.9192

Us - K

y = -0.3886x + 45.001

0.8961

2

Q-K

y = -0.4189x + 47.431x - 44.357

0.9235

Us - K

y = -0.4469x + 57.137

0.9009

2

Q-K

y = -0.5999x + 69.433x - 232.36

0.9489

Us - K

y = -0.4111x + 57.17

0.8627

Q-K 6

Nilai R2

Persamaan Grafik

2

y = -0.4448x + 60.259x - 67.588

0.8851

Us - K

y = -0.3311x + 62.468

0.9376

Q-K

y = -0.718x2 + 117.2x - 1878.7

0.9666

Hasil Analisa Grafik Korelasi pada Ruas-ruas Jalan yang Dianalisis Hasil Analisa Model Korelasi

No

1 2 3 4 5 6 7

Nama Ruas Jalan

Jl. Margonda Raya Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru

Arus Maksimum, Qm (smp/jam)

Kerapatan, Km (smp/km)

Kecepatan, Um (km/jam)

4821 2173 1487 1298 1776 1973 2903

145 88 47 56 58 68 82

33.23 24.02 31.2 23.24 31.27 29.32 35.44

Dari lima ruas jalan dengan tipe 2/2 UD, jalan Akses UI merupakan jalan dengan total arus lalu lintas yaitu 2173 smp/jam/arah, dengan kecepatan bebas yaitu 24.02 km/jam dan kerapatan kendaraan 88 smp/km/arah.


PENGOLAHAN DATA


4.3.

PREDIKSI VOLUME LALU LINTAS TAHUN 2010

Gambar 4.24. Bagan Alir Prediksi Volume Lalu lintas

Untuk melakukan prediksi volume lalu lintas, maka digunakan data-data pertumbuhan kendaraan sepuluh (10) tahun ke belakang, yaitu data pertumbuhan kendaraan tahun 1996 – 2007. Prediksi volume lalu lintas yang dilakukan dibagi untuk 2 waktu puncak, yaitu : -

Prediksi volume lalu lintas untuk waktu puncak pagi

-

Prediksi volume lalu lintas untuk waktu puncak sore


PENGOLAHAN DATA


Dalam melakukan prediksi volume lalu lintas ini, hal yang perlu diperhatikan adalah banyaknya data sekunder yang ada dan bentuk fluktuasi dari data tersebut. Banyak data sekunder yang digunakan dalam time series, mempengaruhi prediksi volume lalu lintas yang dihasilkan. Penentuan trend yang digunakan dalam prediksi volume lalu lintas ini didasarkan pada banyaknya data sekunder tahunan yang tersedia, sehingga berdasarkan hal tersebut metode prediksi yang dapat digunakan adalah trend regresi. Pengolahan data time series ini menggunakan tiga macam trend regresi yaitu : Trend linier Trend logaritmik Trend eksponensial

Data-data jumlah pertumbuhan tiap jenis kendaran tersebut diolah dengan menggunakan program Excel, yang akan menghasilkan persamaan regresi untuk 3 jenis trend tersebut berdasarkan fluktuasi data volume per-tahun. Dari setiap grafik fluktuasi tersebut akan didapatkan besarnya nilai R2 (koefisien determinasi), yaitu ukuran untuk mengetahui kesesuaian atau ketepatan antara nilai dugaan atau garis regresi dengan data sampel yang ada. Dari nilai R2 akan menentukan trend persamaan yang akan digunakan dalam prediksi jumlah kendaraan kota Depok di tahun 2010, dimana nilai korelasi yang dipilih adalah yang paling mendekati nilai 1. Pada tabel berikut dibawah dapat dilihat persamaan regresi dan nilai R2 untuk setiap jenis kendaraan.

Tabel 4.13. No 1

Persamaan Regresi & Nilai R2 untuk tiap Jenis Kendaraan

Jenis Kendaraan Minibus

2

Jeep

3

Sedan

4

Truk

5

Pick Up

6

Mikro Bus

7

Bus

8

Sepeda Motor

Persamaan Regresi

Nilai R2

Y = 339,75 X2 - 1034,9 X + 14357

0,9915

2

Y = - 3,5819 X + 78,299 X + 2353,9

0.4078

Y = 89,568 X2 - 140,.8 X + 9698,2

0.9674

Y = 77,501 X2 + 529,12 X + 3966,4

0.9831

Y = 12,221 X2 - 199,32 X + 1735,3

0.5684

Y =1537,9 X2 - 9927,6 X + 31565

0.9857


PENGOLAHAN DATA


30,000 25,000 20,000

y = 89.568x 2 - 140.08x + 9698.2 R2 = 0.9674

15,000 10,000 5,000 2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

0 1996

Jumlah Kendaraan (smp)

Data Pertumbuhan Sedan Kota Depok

Tahun

Gambar 4.25. Grafik Pertumbuhan Kendaraan Jenis Sedan

250,000 200,000 150,000

y = 1537.9x 2 - 9927.6x + 31565 R2 = 0.9857

100,000 50,000

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

0 1996


Data Pertumbuhan Sepeda Motor Kota Depok

Tahun

Gambar 4.26. Grafik Pertumbuhan Kendaraan Jenis Sepeda Motor


PENGOLAHAN DATA


2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

y = 339.75x 2 - 1034.9x + 14357 R2 = 0.9915

1997

80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0

1996


Data Pertumbuhan Minibus Kota Depok

Tahun

Gambar 4.27. Grafik Pertumbuhan Kendaraan Jenis Minibus

Selanjutnya dari tiap-tiap persamaan regresi tersebut, dengan memasukkan nilai x sesuai tahun rencana, kita dapat memprediksi jumlah tiap jenis kendaraan untuk beberapa tahun ke depan. Pada Tabel berikut dapat dilihat data pertumbuhan kendaraan selama lima (5) tahun terakhir dan data prediksi jumlah kendaraan lima (5) tahun ke depan. Tabel 4.14.

Data Pertumbuhan Kendaraan Kota Depok 5 tahun terakhir (Satuan : smp)

No 1 2 3 4 5 6 7 8

Jenis Kendaraan Minibus Jeep Sedan Truk Pick Up Mikro Bus Bus Sepeda Motor JUMLAH

2003 26,286 3,025 14,255

2004 33,335 2,515 16,203

2005 38,737 2,603 17,855

2006 46,061 2,738 19,534

2007 49,280 2,934 20,037

13,342

15,372

17,662

19,852

20,320

970

1,054

958

1,034

1,080

45,973 103,851

63,247 131,726

83,384 161,199

117,627 206,846

132,182 225,833


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.15.

Data Prediksi Pertumbuhan Kendaraan Kota Depok (Satuan : smp)

No 1 2 3 4 5 6 7 8

Jenis Kendaraan Minibus Jeep Sedan Truk Pick Up Mikro Bus Bus Sepeda Motor JUMLAH

2008 58,321 2,766 23,014

2009 66,459 2,748 25,292

2010 75,277 2,722 27,750

2011 84,775 2,690 30,386

2012 94,951 2,650 33,202

10,186

11,749

13,467

15,341

17,369

1,209

1,340

1,495

1,675

1,879

162,411 257,908

194,007 301,596

228,679 349,391

266,426 401,292

307,249 457,300

Dari dua (2) tabel di atas kita dapat mengetahui nilai pertumbuhan tiap jenis kendaraan dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2010. Persentase nilai pertumbuhan tiap jenis kendaraan inilah yang selanjutnya dipakai sebagai factor prediksi terhadap volume lalu lintas di ruas-ruas jalan yang disurvei. Tabel 4.16. No 1 2 3 4 5 6 7 8

Nilai Faktor Pertumbuhan Volume Lalu lintas Tahun 2010

Jenis Kendaraan Minibus Jeep Sedan Truk Pick Up Mikro Bus Bus Sepeda Motor

Jumlah Kendaraan 2007 2010

% Pertumbuhan

49,280 2,934 20,037

75,277 2,722 27,750

52.75% -7.21% 38.49%

20,320

13,467

-33.72%

1,080

1,495

38.45%

132,182

228,679

73.00%

Tahap akhir adalah melakukan prediksi volume lalu lintas pada ruas-ruas jalan raya akses pusat kota Depok yang disurvei. Hasil prediksi volume lalu lintas dapat dilihat pada tabel di bawah ini :


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.17. No 1 2 3 4 5 6 7


Data Prediksi Volume Lalu lintas Tahun 2010 A

B

Jakarta Ps. PAL Jl. Raya Bogor Simpang Depok Citayam Sawangan Jakarta


Total Arus (smp) A ke B B ke A Total 4518 7096 11613 2328 3259 5587 1738 2299 4037 2033 1884 3917 2702 2334 5035 3096 2226 5322 1603 4257 5858

Data hasil prediksi tidak bisa begitu saja langsung digunakan dalam penelitian. Ada hal yang perlu dipertimbangkan agar data tersebut dapat digunakan lebih lanjut, yaitu ada batasan volume lalu lintas terhadap kapasitas aktual. Secara umum dikatakan bahwa hasil prediksi dapat diterima bila nilainya masih dibawah nilai kapasitas aktual jalan, artinya adalah hasil prediksi tersebut masih mungkin terjadi karena kapasitas jalan masih dapat menampung beban kendaraan tersebut. Sehingga data prediksi ini dapat digunakan dalam analisa kinerja ruas-ruas jalan raya akses pusat kota Depok tahun 2010. Untuk beberapa ruas jalan, didapatkan hasil prediksi volume yang cukup besar untuk tiap waktu puncak. Bila dibandingkan dengan data aktual lapangan, maka data hasil prediksi amat berbeda jauh. Alasan yang dapat menjelaskan hal ini adalah prediksi yang dilakukan berdasarkan data jumlah kendaraan sepuluh (10) tahun sebelumnya (sekunder) dengan asumsi lebar efektif jalan yang sama selama 3 tahun ke depan. Dari hasil prediksi volume lalu lintas didapatkan bahwa ruas jalan raya Margonda merupakan ruas dengan beban lalu lintas terbesar yaitu 4518 smp/jam untuk arah Depok dan 7096 smp/jam untuk arah Jakarta. Sedangkan ruas jalan dengan beban lalu lintas terkecil adalah ruas jalan Ir. H. Juanda dengan 1738 smp/jam untuk arah Jl. Margonda dan 2299 smp/jam untuk arah Jl. Raya Bogor. Hal yang dapat disimpulkan adalah secara garis besar hasil prediksi volume lalu lintas diatas tidak dapat diterima, karena volume hasil prediksi jauh melebihi nilai kapasitas jalan. Jika digambarkan dengan grafik maka akan menghasilkan kondisi jalan dengan kemacetan yang steady dimana nilai v/c ratio lebih dari 1. Hal ini dapat dicegah dengan melakukan penambahan kapasitas jalan 85 Identifikasi kinerja beberapa..., Burniandito Sukma Reswantomo, FT UI, 2008

PENGOLAHAN DATA


jika dimungkinkan untuk ruas jalan tersebut. Data volume lalu lintas prediksi dan aktual survey digunakan untuk analisa perbandingan kondisi kinerja ruas-ruas jalan raya akses pusat kota Depok tahun 2007 (eksisting) dengan tahun 2010 yang akan datang.


PENGOLAHAN DATA


4.4.

PERHITUNGAN KINERJA JALAN – TOOL : KAJI

Gambar 4.28. Bagan Alir Perhitungan Kinerja Jalan dengan KAJI


PENGOLAHAN DATA


4.4.1. Perhitungan Kinerja Lalu-lintas Tahun 2007 (Eksisting) Penghitungan kinerja jalan terkait dengan besarnya kapasitas aktual jalan dan tingkat pelayanan yang dilambangkan dengan derajat kejenuhan (degree of saturation). Tahapan-tahapan pengolahan data kinerja jalan ini dengan bantuan software KAJI secara umum dapat dijelaskan oleh Gambar 4.59. di atas.

4.4.1.1.

Kapasitas Ruas Jalan

Dari pengolahan terhadap data hasil survei geometrik dan survei volume lalu lintas, maka dengan metode MKJI didapatkan besarnya nilai kapasitas tiap ruas jalan, baik itu kapasitas dasar maupun kapasitas aktual. Nilai kapasitas dasar dan aktual yang didapatkan dengan penghitungan MKJI ini adalah nilai empiris yang berdasarkan rumus manual. Dari hasil yang ada terdapat beberapa perbedaan antara hasil penghitungan kapasitas dasar dengan kapasitas kapasitas aktual suatu ruas jalan. Hal tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain : -

Karakteristik jalan, seperti : tipe jalan, lebar jalan, trotoar, bahu jalan, median jalan, dan alinemen jalan

-

Komposisi arus lalu lintas, seperti : persebaran arus lalu lintas tiap arah dan komposisi lalu lintasnya

-

Kontrol lalu lintas yang ada

-

Kegiatan jalan yang menimbulkan gangguan (side friction)

-

Perilaku pengendara dan populasi kendaraan


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.18. No

Hasil Perhitungan Kapasitas menurut KAJI (Kondisi Eksisting) Nama Ruas Jalan

1 2 3 4 5 6 7


Arah B ke A B ke A B ke A B ke A A ke B A ke B B ke A

Hasil Perhitungan KAJI Kapasitas Kapasitas Dasar Aktual (smp/jam) (smp/jam) 3300 2952 1450 1362 3300 3226 1450 1337 1450 1052 1450 1110 1450 1051

Berdasarkan hasil perhitungan KAJI, didapat dua (2) perbedaan antara nilai kapasitas dasar suatu ruas jalan dengan nilai kapasitas aktualnya. Hal tersebut sangat dipengaruhi oleh kondisi pengaturan lalu lintas yang diterapkan, seperti batas kecepatan yang diizinkan, ada/tidaknya pembatasan kendaraan masuk, pembatasan parkir juga kondisi gangguan samping yang terjadi.

4.4.1.2.

Kecepatan

Hasil perhitungan KAJI terhadap kecepatan setiap jenis kendaraan, yaitu kendaraan ringan (Light Vehicle), kendaraan berat (Heavy Vehicle) dan sepeda motor (Motorcycle) pada setiap ruas jalan yang disurvei secara rinci dapat dilihat pada Tabel 4.28. di bawah.

Tabel 4.19.

Hasil Perhitungan Kecepatan menurut KAJI (Kondisi Eksisting)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5 6 7


B ke A B ke A B ke A B ke A A ke B A ke B B ke A

Hasil Perhitungan KAJI Base free-flow speed (km/jam) Actual free-flow speed (km/jam) LV HV MC LV HV MC 57 50 47 51.33 45.02 42.32 44 40 40 43.56 39.6 39.6 57 50 47 57.23 50.2 47.18 44 40 40 44 40 40 44 40 40 35.26 32.05 32.05 44 40 40 38.28 34.8 34.8 44 40 40 37.51 34.1 34.1


PENGOLAHAN DATA


Dari hasil diatas, diketahui bahwa moda kendaraan ringan (seperti mobil penumpang, mobil penumpang umum (MPU) mempunyai nilai base free-flow speed dan actual free-flow speed yang paling tinggi dibandingkan dengan dua (2) moda lainnya, yaitu kendaraan berat dan sepeda motor. Nilai base free-flow speed untuk moda ini adalah 49,78 km/jam dan nilai actual free-flow speed sebesar 46,19 km/jam.

4.4.1.3.

Tingkat Pelayanan Jalan

Tingkat pelayanan (Level of Service) suatu ruas jalan ditetapkan berdasarkan beberapa faktor diantaranya adalah derajat kejenuhan (Degree of Saturation) atau lebih dikenal dengan Q/C ratio dan juga kecepatan rata-rata kendaraan,

khususnya

dipakai

kendaraan

ringan

sebagai

patokan/dasar

pembanding. Perhitungan nilai derajat kejenuhan (Q/C ratio) berdasarkan KAJI didapat dengan membagi atau membandingkan antara nilai total volume lalu lintas (Total Flow) dengan kapasitas aktual suatu ruas jalan. Level of Service (LOS) suatu ruas jalan umumnya diberi notasi huruf A sampai dengan F. Dimana A merupakan ruas jalan dengan tingkat pelayanan paling baik dan F merupakan ruas jalan dengan tingkat pelayanan paling buruk.

Tabel 4.20.

Hasil Perhitungan Kinerja menurut KAJI (Kondisi Eksisting)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

Traffic Flow Q (smp/jam)

1 2 3 4 5 6 7



4014 1673 1414 1445 1653 2298 2552

Hasil Perhitungan KAJI LV Level Degree of Actual of Saturation Speed Service DS = Q/C (km/jam) LOS 1.36 F 1.228 F 0.438 53.34 B 1.081 F 1.571 F 2.07 F 2.429 F


Travel Time TT (detik)

134.96

PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.21.

Hasil Perhitungan Kinerja menurut Model Korelasi Us – Q - K (Kondisi Eksisting)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5 6 7


A ke B B ke A B ke A B ke A A ke B A ke B B ke A

Hasil Pendekatan Model Korelasi LV Level Traffic Degree of Actual of Flow Q Saturation Speed Service (smp/jam) DS = Q/C (km/jam) LOS 4605 0.955 37.68 E 2134 0.769 40.28 D 1480 0.438 53.34 B 1326 0.978 19.81 F 1751 0.93 37.69 E 1979 0.997 18.22 F 2852 0.879 42.78 E

Travel Time TT (detik) 191.08 178.75 134.96 363.45 191.03 395.17 168

Dari dua (2) tabel hasil perhitungan kinerja jalan menurut KAJI diatas, diketahui bahwa pada jam sibuk pagi jalan dengan Q/C ratio paling besar adalah jalan raya Margonda yaitu 1,539, dengan kata lain jalan ini tergolong dalam jalan dengan tingkat pelayanan (LOS) adalah F. Sedangkan untuk jam sibuk sore, jalan dengan Q/C ratio paling besar adalah jalan Tanah Baru yaitu 1,407 dan tergolong jalan dengan tingkat pelayanan (LOS) F.

Contoh Perhitungan : 1. Jl. Raya Margonda Total Arus Lalu lintas (Q)

: 4605 smp/jam/arah

Kapasitas (C)

: 4821 smp/jam/arah

Q/C Ratio

: 0.955

Untuk mendapatkan nilai kecepatan aktual, pertama-tama dilakukan pendekatan terhadap persamaan y = -0.3226x2 + 93.392x – 1938.3 (persamaan korelasi Q – K) untuk mendapatkan nilai kerapatan (K) dimana total arus sebesar 4605 smp/jam diatas dianggap sebagai nilai y dari persamaan tersebut. Sehingga persamaannya menjadi : 4605

= -0.3226x2 + 93.392x – 1938.3

0

= -0.3226x2 + 93.392x – 6543.3


PENGOLAHAN DATA


Selanjutnya didapat nilai x1 = 118.88 dan x2 = 170.62. Mengingat total arus lalu lintas yang ada masih lebih kecil dibandingkan kapasitas maksimalnya maka nilai x (kerapatan) yang dipakai adalah x1 = 118.88 smp/km/arah. Tahap berikutnya adalah melakukan pendekatan ke persamaan y = 0.1717x + 58.087 (persamaan korelasi Us – K) untuk mendapatkan nilai kecepatan kendaraan. Untuk x = 118.88, maka y = - 0.1717.(118.88) + 58.087 y = - 20.41 + 58.087 y = 37.675 Æ Sehingga didapat nilai kecepatan kendaraan sebesar 37.675 km/jam

Kesimpulan : Dengan nilai Q/C ratio sebesar 0.955, kecepatan 37.675 km/jam/arah, kerapatan kendaraan sebesar 119 km/smp/arah, dan waktu tempuh untuk jarak 2 km sebesar 191.08 detik, maka jalan raya Margonda digolongkan jalan dengan Level of Service (LOS ) E.

2. Jl. Tole Iskandar Total Arus Lalu lintas (Q)

: 1326 smp/jam/arah

Kapasitas (C)

: 1298 smp/jam/arah

Q/C Ratio

: ???

Pada kasus ini terjadi over flow sebesar 1326 – 1298 = 28 smp/jam/arah. Kelebihan arus lalu lintas atau over flow ini akan bersifat mengurangi nilai kapasitas jalan yang ada, sehingga didapatkan nilai flow yang ekivalen dengan 1326 smp/jam/arah. Maka total arus = 1326 smp/jam/arah diekivalenkan dengan Q’ = 1298 – 28 = 1270 smp/jam/arah. Nilai Q/C ratio yang didapat sebesar 0.978. Tahap selanjutnya adalah melakukan pendekatan terhadap persamaan korelasi Q – K yang ada, yaitu y = -0.4189x2 + 47.431x - 44.357, dimana nilai arus yang dipakai sebagai nilai y adalah Q’ = 1270 smp/jam/arah.


PENGOLAHAN DATA


Sehingga persamaannya menjadi : 1270

= -0.4189x2 + 47.431x - 44.357

0

= -0.4189x2 + 47.431x – 1314.36

Selanjutnya didapat nilai x1 = 48.39 dan x2 = 64.83. Mengingat total arus lalu lintas yang ada sudah melebihi kapasitas maksimalnya maka nilai x (kerapatan) yang dipakai adalah x2 =64.83 smp/km/arah. Tahap berikutnya adalah melakukan pendekatan ke persamaan y = 0.3886x + 45.001 (persamaan korelasi Us – K) untuk mendapatkan nilai kecepatan kendaraan. Untuk x = 64.83, maka y = - 0.3886.(64.83) + 45.001 y = - 25.19 + 45.001 y = 19.81 Æ Sehingga didapat nilai kecepatan kendaraan sebesar 19.81 km/jam

Kesimpulan : Dengan nilai Q/C ratio sebesar 0.978, kecepatan 19.81 km/jam/arah, kerapatan kendaraan sebesar 65 km/smp/arah, dan waktu tempuh untuk jarak 2 km sebesar 363.45 detik, maka jalan Tole Iskandar digolongkan jalan dengan Level of Service (LOS ) F.


PENGOLAHAN DATA


4.4.2. Prediksi Kinerja Lalu-lintas Tahun 2010 (Skenario Do-Nothing) 4.4.2.1.


Karena diasumsikan pada tahun rencana (tahun 2010) jaringan jalan tidak mengalami peningkatan kapasitas, maka hasil perhitungan kapasitas ruas-ruas jalan yang dianalisis cenderung tidak mengalami perunahan seperti terlihat pada Tabel 4.22. dibawah ini.

Tabel 4.22. No 1 2 3 4 5 6 7

4.4.2.2.

Hasil Perhitungan Kapasitas menurut KAJI (DN – 2010)



Hasil Perhitungan KAJI Kapasitas Kapasitas Dasar Aktual (smp/jam) (smp/jam) 3300 2952 1450 1362 3300 3226 1450 1337 1450 1052 1450 1110 1450 1051

Kecepatan

Hasil perhitungan kecepatan berdasarkan KAJI hanya didasarkan pada kondisi geometrik jalan dan faktor gangguan samping yang ada, sehingga berdasarkan asumsi yang sama seperti digunakan pada perhitungan kapasitas jalan maka kecepatan dasar dan kecepatan actual kendaraan untuk ruas-ruas jalan yang dianalisis juga cenderung tidak mengalami perubahan. Lihat Tabel 4.23.

Tabel 4.23.

Hasil Perhitungan Kecepatan menurut KAJI (DN – 2010)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5 6 7





PENGOLAHAN DATA


4.4.2.3.


Dari dua (2) tabel hasil perhitungan prediksi kinerja jalan tahun 2010 menurut KAJI dibawah, diketahui bahwa secara umum semua ruas jalan yang dianalisi mengalami penurunan kinerja dan dengan kata lain juga mengalami penurunan Level of Service (LOS).

Tabel 4.24.

Hasil Perhitungan Kinerja menurut KAJI (DN – 2010)

No

Nama Ruas Jalan

Arah


1 2 3 4 5 6 7



5766 2849 2156 2197 2667 3569 3888

Tabel 4.25.

Hasil Perhitungan KAJI LV Level Degree of Actual of Saturation Speed Service DS = Q/C (km/jam) LOS 1.953 F 2.093 F 0.668 49.14 C 1.643 F 2.534 F 3.215 F 3.701 F


146.5

Hasil Perhitungan Kinerja menurut Model Korelasi Us – Q - K (DN - 2010)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5 6 7



Hasil Pendekatan Model Korelasi LV Level Traffic Degree of Actual of Flow Q Saturation Speed Service (smp/jam) DS = Q/C (km/jam) LOS 7096 0.804 23.94 F 3259 0.689 5.11 F 2299 0.668 49.14 C 2033 0.307 4.99 F 2702 0.498 14.15 F 3096 0.191 4.70 F 4257 0.661 23.18 F


Travel Time TT (detik) 300.75 1409 146.5 1442.8 512.6 1531.9 310.6

PENGOLAHAN DATA


4.4.3. Prediksi Kinerja Lalu-lintas Tahun 2010 (Skenario Do Something 1) 4.4.3.1.


Sedangkan pada tabel selanjutnya dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas dasar dan kapasitas aktual dari setiap ruas jalan antara kondisi eksisting (tahun 2007) dengan kondisi diterapkannya skenario DO-SOMETHING 1 pada tahun rencana (tahun 2010). Tabel 4.26. No 1 2 3 4 5 6 7

Hasil Perhitungan Kapasitas menurut KAJI (DS1 – 2010)


4.4.3.2.

Hasil Perhitungan KAJI Kapasitas Kapasitas % Dasar Aktual Perubahan (smp/jam) (smp/jam) 3300 3363 13.92% 1450 1421 4.33% 3300 3226 0.00% 1450 1450 8.45% 1450 1421 35.08% 1450 1421 28.02% 1450 1421 35.20%


Kecepatan

Berdasarkan tinjauan pustaka pada bab sebelumnya mengenai metode pengolahan data kecepatan dengan KAJI, didapatkan hasil-hasil seperti dapat terlihat pada Tabel 4.27. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa setelah diteeapkan skenario DOSOMETHING 1 pada tahun rencana (tahun 2010), moda kendaraan ringan tetap merupakan moda dengan nilai base free-flow speed dan actual free-flow speed yang paling tinggi dibandingkan dengan dua (2) moda lainnya, yaitu kendaraan berat dan sepeda motor. Nilai base free-flow speed untuk moda ini adalah 57,57 km/jam dan nilai actual free-flow speed sebesar 52,02 km/jam.


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.27.

Hasil Perhitungan Kecepatan menurut KAJI (DS1 – 2010)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5 6 7



4.4.3.3.



Dari dua (2) tabel hasil perhitungan prediksi kinerja jalan tahun 2010 untuk skenario DO-SOMETHING 1 menurut KAJI dibawah, diketahui bahwa secara umum terjadi perbaikan kinerja pada ruas-ruas jalan akses pusat kota Depok yang disurvei, meskipun masih ada beberapa ruas jalan dengan tingkat pelayanan (LOS) adalah F. Peningkatan/perbaikan kinerja ruas-ruas jalan tersebut ditandai dengan terjadinya penurunan terhadap nilai Q/C ratio dan peningkatan nilai kecepatan rata-rata kendaraan ringan yang ada. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.28. dan Tabel 4.29. di bawah ini. Tabel 4.28.

Hasil Perhitungan Kinerja menurut KAJI (DS1 – 2010)

No

Nama Ruas Jalan

Arah


1 2 3 4 5 6 7



5137 2500 2156 1743 2096 2380 2620

Hasil Perhitungan KAJI LV Level Degree of Actual of Saturation Speed Service DS = Q/C (km/jam) LOS 1.528 F 1.759 F 0.668 49.14 C 1.202 F 1.475 F 1.674 F 1.844 F



146.5

PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.29.

Hasil Perhitungan Kinerja menurut Model Korelasi Us – Q - K (DS1 - 2010)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5 6 7



Hasil Pendekatan Model Korelasi LV Level Traffic Degree of Actual of Flow Q Saturation Speed Service (smp/jam) DS = Q/C (km/jam) LOS 7096 0.934 27.860 F 3259 0.850 10.87 F 2299 0.668 49.14 C 2033 0.657 10.33 F 2702 0.820 20.94 F 3096 0.794 16.89 F 4257 0.903 42.03 E

Travel Time TT (detik) 258.44 662.37 146.5 696.99 343.84 426.28 171.3



Sedangkan pada tabel selanjutnya dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas dasar dan kapasitas aktual dari setiap ruas jalan antara kondisi eksisting (tahun 2007) dengan kondisi diterapkannya skenario DO-SOMETHING 2 pada tahun rencana (tahun 2010).

Tabel 4.30. No 1 2 3 4 5 6 7



Hasil Perhitungan KAJI Kapasitas Kapasitas % Dasar Aktual Perubahan (smp/jam) (smp/jam) 4950 4871 65.01% 3300 3300 142.29% 3300 3226 0.00% 3300 3300 146.82% 3300 3300 213.69% 3300 3300 197.30% 3300 3300 213.99%



PENGOLAHAN DATA


4.4.4.2.

Kecepatan

Berdasarkan tinjauan pustaka pada bab sebelumnya mengenai metode pengolahan data kecepatan dengan KAJI, didapatkan hasil-hasil seperti dapat terlihat pada Tabel 4.31. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa setelah diteeapkan skenario DOSOMETHING 2 pada tahun rencana (tahun 2010), moda kendaraan ringan tetap merupakan moda dengan nilai base free-flow speed dan actual free-flow speed yang paling tinggi dibandingkan dengan dua (2) moda lainnya, yaitu kendaraan berat dan sepeda motor. Nilai base free-flow speed untuk moda ini adalah 55,14 km/jam dan nilai actual free-flow speed sebesar 47,91 km/jam. Tabel 4.31.

Hasil Perhitungan Kecepatan menurut KAJI (DS2 – 2010)

No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5 6 7



4.4.4.3.

Hasil Perhitungan KAJI Base free-flow speed (km/jam) Actual free-flow speed (km/jam) LV HV MC LV HV MC 61 52 48 54.65 46.59 43 57 50 47 58.14 51 47.94 57 50 47 57.23 50.2 47.18 57 50 47 58.14 51 47.94 57 50 47 58.14 51 47.94 57 50 47 58.14 51 47.94 57 50 47 58.14 51 47.94


Dari dua (2) tabel hasil perhitungan prediksi kinerja jalan tahun 2010 untuk skenario DO-SOMETHING 2 menurut KAJI dibawah, diketahui bahwa secara umum terjadi perbaikan kinerja yang cukup significan pada ruas-ruas jalan akses pusat kota Depok yang dianalisi, meskipun masih ada satu ruas jalan yaitu jalan raya Margonda yang memiliki/tergolong jalan dengan tingkat pelayanan (LOS) adalah F. Peningkatan/perbaikan kinerja ruas-ruas jalan tersebut ditandai dengan terjadinya penurunan terhadap nilai Q/C ratio dan peningkatan nilai kecepatan rata-rata kendaraan ringan yang ada. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.32. dan Tabel 4.33. di bawah ini.


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.32.


No

Nama Ruas Jalan

Arah


1 2 3 4 5 6 7



5137 2500 2156 1743 2096 2380 2620

Tabel 4.33.

Hasil Perhitungan KAJI LV Level Degree of Actual of Saturation Speed Service DS = Q/C (km/jam) LOS 1.055 F 0.758 44.07 C 0.668 49.14 C 0.528 52.75 C 0.635 49.2 C 0.721 43.99 C 0.794 48.25 D

Travel Time TT (detik) 163.34 146.5 136.49 146.32 163.67 149.22


No

Nama Ruas Jalan

Arah

1 2 3 4 5


A ke B B ke A B ke A B ke A A ke B

6 7

Hasil Pendekatan Model Korelasi LV Level Traffic Degree of Actual of Flow Q Saturation Speed Service (smp/jam) DS = Q/C (km/jam) LOS 3425 0.710 44.52 C 1250 0.575 46.11 C 2156 45.872 49.14 C 872 0.671 35.39 C 1048 0.590 46.85 C

Travel Time TT (detik) 161.725 156.15 146.5 203.5 153.68

A ke B

1190

0.603

46.58

C

154.57

B ke A

1310

0.451

51.05

C

141.04


PENGOLAHAN DATA





Tabel 4.34. No 1

2 3 4 5 6 7


Nama Ruas Jalan Jl. Margonda Raya - Jalur Utama - Jalur Angkot Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru - Jalur Utama - Jalur Angkot

4.4.5.2.

Hasil Perhitungan KAJI Kapasitas Kapasitas % Dasar Aktual Perubahan (smp/jam) (smp/jam)

Arah

B ke A 2 Arah B ke A B ke A B ke A A ke B A ke B

3300 2900 3300 3300 3300 3300 3300

3234 2610 3300 3226 3300 3300 3300

8.72% -13.10% 142.29% 0.00% 146.82% 213.69% 197.30%

B ke A B ke A

1450 1450

1378 1378

23.73% 23.73%

Kecepatan

Berdasarkan tinjauan pustaka pada bab sebelumnya mengenai metode pengolahan data kecepatan dengan KAJI, didapatkan hasil-hasil seperti dapat terlihat pada Tabel 4.35. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa setelah diteeapkan skenario DOSOMETHING 3 pada tahun rencana (tahun 2010), moda kendaraan ringan tetap merupakan moda dengan nilai base free-flow speed dan actual free-flow speed yang paling tinggi dibandingkan dengan dua (2) moda lainnya, yaitu kendaraan berat dan sepeda motor. Nilai base free-flow speed untuk moda ini adalah 55,14 km/jam dan nilai actual free-flow speed sebesar 47,91 km/jam.


PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.35. No

Nama Ruas Jalan

1

Jl. Margonda Raya - Jalur Utama - Jalur Angkot Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru - Jalur Utama - Jalur Angkot

2 3 4 5 6 7

4.4.5.3.

Hasil Perhitungan Kecepatan menurut KAJI (DS3 – 2010) Hasil Perhitungan KAJI Base free-flow speed (km/jam) Actual free-flow speed (km/jam) LV HV MC LV HV MC

Arah


57 44 57 57 57 57 57

50 40 50 50 50 50 50

47 40 47 47 47 47 47

56.43 39.6 58.14 57.23 58.14 58.14 58.14

49.5 36 51 50.2 51 51 51

46.53 36 47.94 47.18 47.94 47.94 47.94

B ke A B ke A

44 44

40 40

40 40

42.24 42.24

38.4 38.4

38.4 38.4


Dari dua (2) tabel hasil perhitungan prediksi kinerja jalan tahun 2010 untuk skenario DO-SOMETHING 3 menurut KAJI dibawah, diketahui bahwa secara umum terjadi perbaikan kinerja pada ruas-ruas jalan akses pusat kota Depok yang dianalisis, hanya saja untuk jalur utama pada jalan raya Margonda berdasarkan perhitungan KAJI masih memiliki nilai Q?C ratio > 1.

Tabel 4.36.


No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Hasil Perhitungan KAJI LV Level Degree of Actual of Saturation Speed Service DS = Q/C (km/jam) LOS

Arah



3862 2550 2500 2156 1743 2096 2380

1.194 0.977 0.758 0.668 0.528 0.635 0.721

B ke A B ke A

2177 443

1.580 0.321


23.86 44.07 49.14 52.75 49.2 43.99

F E C C C C C

301.73 163.34 146.5 136.49 146.32 163.67

58.25

F B

123.6


PENGOLAHAN DATA


Peningkatan/perbaikan kinerja ruas-ruas jalan tersebut ditandai dengan terjadinya penurunan terhadap nilai Q/C ratio dan peningkatan nilai kecepatan rata-rata kendaraan ringan yang ada. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.36. dan Tabel 4.37. Tabel 4.37.


No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Arah

Hasil Pendekatan Model Korelasi LV Level Traffic Degree of Actual of Flow Q Saturation Speed Service (smp/jam) DS = Q/C (km/jam) LOS



2575 1700 1250 2156 872 1048 1190

0.534 0.353 0.575 0.668 0.671 0.590 0.603

45.56 46.39 46.11 49.14 35.39 46.85 46.58

C B C C C C C

158.03 143.66 156.15 146.5 203.5 153.68 154.57

B ke A B ke A

1089 222

0.375 0.076

52.09 55.68

B A

138.22 129.31





PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.38. No 1

2 3 4 5 6 7


Nama Ruas Jalan Jl. Margonda Raya - Jalur Utama - Jalur Motor Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru - Jalur Utama - Jalur Angkot

4.4.5.4.

Hasil Perhitungan KAJI Kapasitas Kapasitas % Dasar Aktual Perubahan (smp/jam) (smp/jam)

Arah


3300 2900 3300 3300 3300 3300 3300

3234 2610 3300 3226 3300 3300 3300

8.72% -13.10% 142.29% 0.00% 146.82% 213.69% 197.30%

B ke A B ke A

1450 1450

1378 1378

23.73% 23.73%

Kecepatan

Berdasarkan tinjauan pustaka pada bab sebelumnya mengenai metode pengolahan data kecepatan dengan KAJI, didapatkan hasil-hasil seperti dapat terlihat pada Tabel 4.39. Tabel 4.39. No

Nama Ruas Jalan

1

Jl. Margonda Raya - Jalur Utama - Jalur Motor Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru - Jalur Utama - Jalur Angkot

2 3 4 5 6 7

Hasil Perhitungan Kecepatan menurut KAJI (DS4 – 2010) Arah

Hasil Perhitungan KAJI Base free-flow speed (km/jam) Actual free-flow speed (km/jam) LV HV MC LV HV MC


57 44 57 57 57 57 57

50 40 50 50 50 50 50

47 40 47 47 47 47 47

56.43 39.6 58.14 57.23 58.14 58.14 58.14

49.5 36 51 50.2 51 51 51

46.53 36 47.94 47.18 47.94 47.94 47.94

B ke A B ke A

44 44

40 40

40 40

42.24 42.24

38.4 38.4

38.4 38.4

Dari hasil tersebut, diketahui bahwa setelah diteeapkan skenario DOSOMETHING 4 pada tahun rencana (tahun 2010), moda kendaraan ringan tetap merupakan moda dengan nilai base free-flow speed dan actual free-flow speed yang paling tinggi dibandingkan dengan dua (2) moda lainnya, yaitu kendaraan


PENGOLAHAN DATA


berat dan sepeda motor. Nilai base free-flow speed untuk moda ini adalah 55,14 km/jam dan nilai actual free-flow speed sebesar 47,91 km/jam.

4.4.5.5.


Peningkatan/perbaikan kinerja ruas-ruas jalan tersebut ditandai dengan terjadinya penurunan terhadap nilai Q/C ratio dan peningkatan nilai kecepatan rata-rata kendaraan ringan yang ada. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.40. dan Tabel 4.41. di bawah ini.

Tabel 4.40.


No

Nama Ruas Jalan

1

Jl. Margonda Raya - Jalur Utama - Jalur Motor Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru - Jalur Utama - Jalur Angkot

2 3 4 5 6 7

Hasil Perhitungan KAJI LV Level Degree of Actual of Saturation Speed Service DS = Q/C (km/jam) LOS

Arah



3145 3984 2500 2156 1743 2096 2380

0.972 1.526 0.758 0.668 0.528 0.635 0.721

B ke A B ke A

2177 443

1.580 0.321

36.66


44.07 49.14 52.75 49.2 43.99

E F C C C C C

163.34 146.5 136.49 146.32 163.67

58.25

F B

123.6


196.38

PENGOLAHAN DATA


Tabel 4.41.


No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Arah

Hasil Pendekatan Model Korelasi LV Level Traffic Degree of Actual of Flow Q Saturation Speed Service (smp/jam) DS = Q/C (km/jam) LOS



2097 2656 1250 2156 872 1048 1190

0.435 0.551 0.575 45.872 0.671 0.590 0.603

49.01 47.29 46.11 49.14 35.39 46.85 46.58

B C C C C C C

146.91 152.25 156.15 146.5 203.5 153.68 154.57

B ke A B ke A

1089 222

0.375 0.076

52.09 55.68

B A

138.22 129.31


ANALISA & PEMBAHASAN


BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN

Sebelum melakukan simulasi dari 4 skenario perbaikan kinerja ruas jalan berdasarkan horison waktu yang ditetapkan, maka perlu ditelaah skenario/kondisi yang nantinya dapat dijadikan dasar perbandingan dalam proses evaluasi. Dalam penelitian

ini

skenario

DO-NOTHING

(Tahun

2010)

dijadikan

dasar

perbandingan terhadap 4 skenario DO-SOMEHING lainnya, dimana skenario DO-NOTHING; merupakan skenario tanpa melakukan apapun terhadap jaringan ruas jalan yang disurvei, dan skenario DO-SOMETHING; merupakan skenario yang melakukan berbagai tindakan untuk mengakomodasikan target yang akan dicapai.

5.1.

PEMBAHASAN SKENARIO PERBAIKAN KINERJA JALAN

5.3.1. Skenario DO-NOTHING 2010 Pada Skenario ini diberlakukan kondisi jaringan (prasarana dan sarana) eksisting untuk mengakomodasi berbagai pertumbuhan pada tahun rencana (tahun 2010), sehingga dapat dilihat kinerjanya. Selain pengembangan jaringan jalan raya akses skenario DO-SOMETHING, sebagai pembanding disusun skenario DO-NOTHING

yang

mengikuti

jaringan

jalan

raya

akses

eksisting.

Pengembangan skenario ini didasarkan pada pertimbangan sampai sejauh mana kondisi jaringan jalan raya akses tersebut mampu menahan pertumbuhan lalu lintas yang diprakirakan akan terjadi pada tahun 2010.




5.3.2. Skenario DO- SOMETHING 1 Pada Skenario ini dilakukan peningkatan beberapa ruas jalan eksisting dengan cara melakukan pelebaran jalan dan perbaikan geometri ruas jalan. Standarisasi lebar jalan adalah penyesuaian lebar jalan yang ada saat ini terhadap lebar jalan standar menurut kelas fungsi jalan. Standar yang digunakan adalah Buku Standar Geometrik Jalan Perkotaan Ditjen Bina Marga.

5.3.3. Skenario DO-SOMETHING 2 Secara prinsip tindakan-tindakan yang dilakukan pada skenario DO SOMETHING 2 ini sama seperti pada skenario DO SOMETHING 1, yaitu dilakukan peningkatan beberapa ruas jalan eksisting dengan cara melakukan pelebaran jalan dan perbaikan geometri ruas jalan serta penambahan lajur lalu lintas pada ruas-ruas jalan tertentu.. Standarisasi lebar jalan adalah penyesuaian lebar jalan yang ada saat ini terhadap lebar jalan standar menurut kelas fungsi jalan. Standar yang digunakan adalah Buku Standar Geometrik Jalan Perkotaan Ditjen Bina Marga. Adapun

tindakan-tindakan

yang

dilakukan

dalam

skenario

DO-

SOMETHING 2 ini secara rinci dijabarkan sebagai berikut : 1. Jl. Raya Margonda Jalan raya Margonda yang pada kondisi saat ini (eksisting) hanya merupakan jalan dengan tipe 4/2 D, direkomendasikan untuk dilakukan penambahan masing-masing satu (1) lajur untuk tiap arah sehingga pada tahun rencana (tahun 2010) menjadi jalan dengan tipe 6/2 D. Selain itu perlu adanya perbaikan sarana dan prasarana jaringan jalan, seperti trotoar, lahan hijau, drainase jalan, juga marka dan rambu-rambu lalu lintas lainnya. 2. Jl. Akses UI Sedangkan untuk jalan Akses UI juga direkomendasikan untuk dilakukan penambahan masing-masing satu (1) lajur untuk tiap arah sehingga pada tahun rencana (tahun 2010) menjadi jalan dengan tipe 4/2 D, yang sebelumnya jalan tipe 2/2 UD.




3. Jl. Tole Iskandar Jalan Tole Iskandar yang pada kondisi saat ini (eksisting) hanya merupakan jalan dengan tipe 2/2 UD, direkomendasikan untuk diubah menjadi jalan tipe 4/2 D. Dengan kata lain dilakukan penambahan masing-masing satu (1) lajur untuk tiap arah. Pemberian median pemisah jalan ini diharapkan agar arus lalu lintas yang terjadi dapat lebih teratur, dan seperti diketahui bersama pengaturan letak posisi median yang efektif akan berpengaruh terhadap peningkatan kapasitas ruas jalan tersebut. 4. Jl. Raya Sawangan Untuk

jalan

Sawangan

juga

direkomendasikan

untuk

dilakukan

penambahan masing-masing satu (1) lajur untuk tiap arah sehingga pada tahun rencana (tahun 2010) menjadi jalan dengan tipe 4/2 D, yang sebelumnya jalan tipe 2/2 UD. Seperti pada jalan Tole Iskandar, pemberian median pemisah jalan ini diharapkan agar arus lalu lintas yang terjadi dapat lebih teratur, dan seperti diketahui bersama pengaturan letak posisi median yang efektif akan berpengaruh terhadap peningkatan kapasitas ruas jalan tersebut. 5. Jl. Tanah Baru Jalan Tole Iskandar yang pada kondisi saat ini (eksisting) hanya merupakan jalan dengan tipe 2/2 UD, direkomendasikan untuk diubah menjadi jalan tipe 4/2 D. Dengan kata lain dilakukan penambahan masing-masing satu (1) lajur untuk tiap arah. Pemberian median pemisah jalan ini diharapkan agar arus lalu lintas yang terjadi dapat lebih teratur, dan seperti diketahui bersama pengaturan letak posisi median yang efektif akan berpengaruh terhadap peningkatan kapasitas ruas jalan tersebut.

5.3.4. Skenario DO-SOMETHING 3 Untuk memaksimalkan kinerja ruas jalan, maka pada dua (2) ruas jalan yaitu jalan raya Margonda dan jalan Tanah Baru diusulkan untuk diterapkan jalur khusu angkutan umum. Hal tersebut juga didasarkan pada persentase angkutan umum pada kedua ruas ini bisa dikatakan sudah melebihi jumlah permintaan terhadap pelayanan jasa angkutan umum itu sendiri.




5.3.5. Skenario DO-SOMETHING 4 Pada skenario ini dicoba diterapkan jalur khusus sepeda motor yaitu pada jalan raya Margonda, mengingat berdasarkan prediksi pertumbuhan volume lalu lintas pada tahun 2010, moda sepeda motor merupakan moda dengan tingkat pertumbuhan terbesar yaitu sebesar 73 %. Sehingga penulis merasa bahwa sepeda motor khususnya pada jalan raya Margonda pada tahun 2010 yang akan datang perlu mendapat penanganan secara khusus, demi usaha peningkatan kinerja jalan itu sendiri.

5.2.

PERBANDINGAN KINERJA JALAN KONDISI EKSISTING DAN SKENARIO DO-NOTHING TAHUN 2010

5.2.1. Perbandingan Kapasitas Jalan Ukuran kinerja ruas jalan yang pertama yang akan dianalisis adalah kapasitas ruas jalan. Seperti telah dibahas sebelumnya bahwa kapasitas ruas jalan didefinisikan sebagai jumlah kendaraan maksimum yang memiliki kemungkinan yang cukup untuk melewati ruas jalan tersebut (dalam satu maupun dua arah) dalam periode waktu tertentu dan dengan kondisi jalan dan lalu lintas yang umum. Dimana kapasitas suatu ruas jalan ini sangat dipengaruhi oleh faktor geometrik jalan dan kondisi lingkungan sekitar jalan (side friction)

Tabel 5.1.

Data Perbandingan Kapasitas Aktual 2007 – DN 2010

No

Nama Ruas Jalan

1

Jl. Margonda Raya - Jalur Utama - Jalur Angkot/Motor Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru - Jalur Utama - Jalur Angkot/Motor

2 3 4 5 6 7

Kapasitas Aktual (smp/jam) 2007 DN - 2010 2952

2952

1362 3226 1337 1052 1110

1362 3226 1337 1052 1110

1051

1051




Pada Tabel 5.3. di atas ini dapat dilihat secara jelas mengenai perubahan nilai kapasitas aktual pada setiap ruas jalan raya akses pusat kota Depok yang disurvei. Perubahan secara jelas terlihat antara nilai kapasitas aktual pada tahun 2010 (skenario DO-NOTHING) dengan nilai kapasitas aktual pada tahun 2010 (skenario DO-SOMETHING) Dari tabel perbandingan diatas, secara umum nilai kapasitas aktual ruas jalan tidak mengalami perubahan yang significan antara kondisi eksisting (tahun 2007) dengan kondisi/skenario DO-NOTHING pada tahun rencana (tahun 2010). Hal tersebut terjadi karena diasumsikan kondisi jaringan (prasarana dan sarana) ruas-ruas jalan raya akses pusat kota Depok yang disurvei tidak mengalami perkembangan, atau dengan kata lain tetap untuk mengakomodasi prediksi perkembangan volume lalu lintas yang akan terjadi pada tahun 2010. Seperti telah disebutkan diatas, perbedaan nilai kapasitas ruas jalan yang significan terlihat pada tahun 2010, yaitu antara skenario DO-NOTHING dengan skenario DO-SOMETHING, mengingat pada skenario ini, dilakukan beberapa tindakan peningkatan kapasitas ruas jalan untuk dapat mengakomodir prediksi volume lalu lintas yang akan terjadi pada tahun 2010.Selain itu juga bertujuan untuk setidaknya tidak menambah permasalahan transportasi yang ada di kota Depok. Sejalan dengan jalan raya Margonda merupakan jalan dengan beban lalu lintas terberat, maka pada skenario DO-SOMETHING ini diusulkan pada ruas jalan ini dilakukan penambahan satu (1) lajur lalu lintas untuk tiap arah. Penambahan lajur tersebut berdampak pada peningkatan nilai kapasitas aktual dari 5904 smp/jam menjadi 8792 smp/jam.

5.2.2. Perbandingan Kecepatan Perbandingan nilai kecepatan dasar dengan kecepatan aktual pada setiap jalan berguna untuk dapat melihat pengaruh hambatan samping yang ada terhadap penurunan kecepatan rata-rata kendaraan. Data tersebut kemudian akan bermanfaat sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan tindakan apa yang efektif dan efisien guna perbaikan kinerja suatu jalan. Apakah perlu dilakukan penambahan lajur atau dengan penertiban daerah sepanjang ruas/meminimalkan 111 Identifikasi kinerja beberapa..., Burniandito Sukma Reswantomo, FT UI, 2008



hambatan samping sudah cukup dapat menampung prediksi volume lalu lintas pada tahun 2010 yang akan datang. Sejalan dengan prediksi bahwa beban lalu lintas pada tahun 2010 akan meningkat, maka kecepatan aktual kendaraan pada tahun 2010 (untuk skenario DO-NOTHING) secara umum mengalami penurunan, dimana penurunan paling besar terjadi pada jalan Akses UI yaitu 87.31 %.

Tabel 5.2.

Data Perbandingan Kecepatan Aktual 2007 – DN 2010

No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Kecepatan Aktual (km/jam) 2007 DN - 2010

% Perubahan

41.82

23.94

-42.75%

40.28 53.34 30.28 37.69 18.22

5.11 49.14 4.99 14.15 4.70

-87.31% -7.87% -83.52% -62.46% -74.20%

42.78

23.18

-45.82%

5.2.3. Perbandingan Tingkat Pelayanan Jalan

Tabel 5.3.

Data Perbandingan Nilai Q/C Ratio 2007 – DN 2010

No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Derajat Kejenuhan (DS = Q/C) 2007 DN - 2010

% Perubahan

0.83

0.80

-3.44%

0.77 0.44 0.89 0.93 0.84

0.69 0.67 0.31 0.50 0.19

-10.41% 52.51% -65.34% -46.42% -77.12%

0.88

0.66

-24.84%




Tabel 5.4.

Data Perbandingan Waktu Tempuh 2007 – DN 2010

No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Waktu Tempuh (detik) 2007 DN - 2010

% Perubahan

172.17

300.75

74.68%

178.75 134.96 237.78 191.03 395.17

1409.00 146.50 1442.80 512.60 1531.90

688.25% 8.55% 506.78% 168.33% 287.66%

168.00

310.60

84.88%

Dari dua (2) tabel perbandingan nilai Q/C ratio dan waktu tempuh antara kondisi eksisting dan kondisi pada tahun rencana (tahun 2010), dapat diketahui bahwa jalan Ir. H. Juanda mengalami peningkatan nilai Q/C terbesar yaitu 52.51 % dengan peningkatan waktu tempuh sebesar 8.55 %. Sedangkan jalan raya Sawangan mengalami penurunan nilai Q/C terbesar yaitu 77.12 % dengan peningkatan waktu tempuh sebesar 287.66 %. Berdasarkan analisa penulis, masalah utama

buruknya kinerja dan

pelayanan ketiga jalan tersebut adalah beban lalu lintas yang harus ditampung sudah sangat terlalu besar, terlebih melihat persentase moda MPU yang hampir sama bahkan lebih dari moda mobil pribadi. Tingginya jumlah angkutan umum yang ada di kota Depok merupakan masalah yang harus segera diselesaikan. Angka ini sudah mengindikasikan bahwa jumlah angkutan umum yang ada sudah sangat jauh diatas jumlah permintaan terhadap pelayanan angkutan umum itu sendiri. Dengan kata lain kinerja pelayanan angkutan umum yang ada otomatis juga aka mengalami penurunan. Dalam skenario DO-SOMETHING telah dicoba beberapa tindakan guna mengatasi permasalahan angkutan umum tersebut, yakni dengan adanya jalur khusus angkutan umum pada ruas jalan Tanah Baru. Dari hasil perhitungan kinerja jalan, didapat bahwa untuk jalur utama memiliki kinerja jalan yang cukup




baik, namun sebaliknya untuk jalur khusus angkutan umum memiliki kinerja yang masih bisa dibilang belum baik. Penulis mengusulkan perlunya dilakukan rasionalisasi terhadap jumlah angkutan umum yang ada di kota Depok. Selain itu bentuk-bentuk tindakan prioritas terhadap angkutan umum perlu juga diterapkan pada jalan-jalan utama seperti jalan raya Margonda. Selain untuk membuat kawasan tersebut menjadi tertib, juga akan berdampak pada peningkatan kapasitas ruas jalan yang ada. Pada tabel hasil perhitungan kinerja ruas-ruas jalan pada bab sebelumnya, baik kondisi eksisting maupun kondisi pada tahun rencana, pada beberapa ruas jalan yang memiliki LOS F nilai kecepatan aktual dan waktu tempuh –nya tidak muncul (tidak terdefinisi). Hal ini disebabkan KAJI ini mengacu pada kondisi lalu lintas di negara-negara barat khususnya Amerika. Dimana tingkah laku pengendara di negara seperti Amerika tersebut sudah sangat jauh tertib dibandingkan di negara kita, Indonesia. Berdasarkan KAJI, jalan dengan LOS F itu dikategorikan jalan dengan arus lalu lintas yang sangat dipaksakan, kecepatan kendaraan sangat rendah dan terjadi antrian kendaraan yang sangat panjang (macet). Dengan kata lain KAJI sudah tidak bisa mendefinisikan kecepatan rata-rata kendaraan yang ada dan waktu tempuh yang diperlukan setiap kendaraan untuk melalui ruas jalan tersebut. Namun jika KAJI tesebut digunakan untuk perhitungan kinerja ruas jalan di Indonesia, maka akan diperlukan sedikit analisa tambahan mengapa bisa didapatkan output yang sedemikian.




5.3.

EVALUASI SKENARIO PERBAIKAN/PENINGKATAN KINERJA JALAN

5.3.1. Perbandingan Kapasitas Jalan Perubahan kapasitas pada setiap ruas jalan yang dianalisi setelah dilakukan beberapa tindakan peningkatan kapasitas jalan, baik itu pelebaran jalan, perbaikan kondisi geometrik jalan, penambahan jalur, penerapan jalur khusus angkutan umum maupun penerapan jalur khusus sepeda motor secara jelas dapat dilihat pada Tabel 5.5. di bawah.

Tabel 5.5. No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Tabel 5.6. No 1

2 3 4 5 6 7

Data Perbandingan Kapasitas Aktual DN – DS 2010 DN - 2010

Kapasitas Aktual (smp/jam) DS1 - 2010 DS2 - 2010 DS3 - 2010

2952

3363

4871

1362 3226 1337 1052 1110

1421 3226 1450 1421 1421

3300 3226 3300 3300 3300

1051

1421

3300

DS4 - 2010

3234 2610 3300 3226 3300 3300 3300

3234 2610 3300 3226 3300 3300 3300

1378 1378

1378 1378

Persentase Perubahan Kapasitas Aktual DN – DS 2010

Nama Ruas Jalan Jl. Margonda Raya - Jalur Utama - Jalur Angkot/Motor Jl. Akses UI Jl. Ir. H. Juanda Jl. Tole Iskandar Jl. Raya Citayam Jl. Raya Sawangan Jl. Tanah Baru - Jalur Utama - Jalur Angkot/Motor

DS1 - 2010

% Perubahan Kapasitas Aktual DS2 - 2010 DS3 - 2010 DS4 - 2010

13.92%

65.01%

4.33% 0.00% 8.45% 35.08% 28.02%

142.29% 0.00% 146.82% 213.69% 197.30%

35.20%

213.99%

9.55% -11.59% 142.29% 0.00% 146.82% 213.69% 197.30%

9.55% -11.59% 142.29% 0.00% 146.82% 213.69% 197.30%

31.11% 31.11%

31.11% 31.11%




Jika dibandingkan pada skenario DO-NOTHING, perubahan kapasitas jalan yang paling significan terjadi setalah diterapkan skenario DO-SOMETHING 2, dimana pada skenario ini dilakukan penambahan jalur lalu lintas untuk beberapa ruas jalan yang dianalisis. Pada ruas jalan Tanah Baru dan jalan Raya Citayam mengalami peningkatan kapasitas terbesar yaitu 214 %.

5.3.2. Perbandingan Derajat Kejenuhan (DS) Nilai-nilai derajat kejenuhan yang terdapat pada Tabel 5.7. di bawah ini merupakan nilai DS hasil pendekatan terhadap Model Korelasi Us – Q – K pada setiap ruas jalan yang dianalisis setelah diasumsikan telah diterapkan beberapa skenario perbaikan dan peningkatan kinerja jalan pada setiap ruas jalan tersebut.

Tabel 5.7. No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Data Perbandingan Derajat Kejenuhan DN – DS 2010 DN - 2010

Derajat Kejenuhan (DS = Q/C) DS1 - 2010 DS2 - 2010 DS3 - 2010

0.80

0.93

0.71

0.69 0.67 0.31 0.50 0.19

0.85 0.67 0.66 0.82 0.79

0.58 45.87 0.67 0.59 0.60

0.66

0.90

0.45

DS4 - 2010

0.53 0.35 0.58 45.87 0.67 0.59 0.60

0.43 0.55 0.58 45.87 0.67 0.59 0.60

0.37 0.08

0.37 0.08

Dari Tabel 5.8. di bawah diketahui pada jalan raya Sawangan mengalami peningkatan nilai DS terbesar yaitu sebesar 315 % setelah diterapkan skenario DO-SOMETHING 1, sedangkan pada jalur khusus angkuta umum di jalan Tanah Baru mengalami penurunan DS terbesar yaitu 88.45 % setelah diterapkan skenario DO-SOMETHING 3.




Tabel 5.8.

Persentase Perubahan Derajat Kejenuhan DN – DS 2010 % Perubahan Derajat Kejenuhan (DS) DS1 - 2010 DS2 - 2010 DS3 - 2010 DS4 - 2010

No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

16.23%

-11.64%

23.31% 0.00% 113.78% 64.52% 315.38%

-16.50% 0.00% 118.42% 18.42% 215.65%

36.60%

-31.70%

-33.57% -56.14% -16.50% 0.00% 118.42% 18.42% 215.65%

-45.91% -31.48% -16.50% 0.00% 118.42% 18.42% 215.65%

-43.25% -88.45%

-43.25% -88.45%

5.3.3. Perbandingan Kecepatan Aktual Dua tabel di bawah ini bertujuan memperlihatkan bahwa penurunan nilai DS tidak semata-mata menandakan peningkatan kinerja suatu jalan dan sebaliknya peningkatan nilai DS juga tidak semata-mata menandakan penurunan kinerja suatu jalan.

Tabel 5.9. No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Data Perbandingan Kecepatan Aktual DN – DS 2010 DN - 2010

Kecepatan Aktual (km/jam) DS1 - 2010 DS2 - 2010 DS3 - 2010

23.94

27.860

44.52

5.11 49.14 4.99 14.15 4.70

10.87 49.14 10.33 20.94 16.89

46.11 49.14 35.39 46.85 46.58

23.18

42.03

51.05

DS4 - 2010

45.56 46.39 46.11 49.14 35.39 46.85 46.58

49.01 47.29 46.11 49.14 35.39 46.85 46.58

52.09 55.68

52.09 55.68

Jika dihubungkan dengan hasil perbandingan nilai DS yang didapat, peningkatan nilai DS sebesar 315 % pada jalan raya Sawangan diikuti dengan peningkatan kecepatan sebesar 4.70 %. Sedangkan penurunan nilai DS sebesar 88.45 % pada jalan Tanah Baru diikuti dengan peningkatan kecepatan aktual kendaraan sebesar 140 %.




Tabel 5.10.

Persentase Perubahan Kecepatan Aktual DN – DS 2010

No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

% Perubahan Kecepatan Aktual DS2 - 2010 DS3 - 2010 DS4 - 2010

DS1 - 2010 16.37%

85.96%

112.72% 0.00% 107.01% 47.99% 259.36%

802.35% 0.00% 609.22% 231.10% 891.06%

81.32%

120.23%

90.31% 93.78% 802.35% 0.00% 609.22% 231.10% 891.06%

104.72% 97.54% 802.35% 0.00% 609.22% 231.10% 891.06%

124.72% 140.21%

124.72% 140.21%

5.3.4. Perbandingan Waktu Tempuh Setelah didapatkan nilai prediksi kecepatan aktual untuk setiap ruas jalan yang dianalisis, tentunya setelah diasumsikan skenario-skenario perbaikan atau peningkatan kinerja jalan telah diterapkan pada masing-masing ruas jalan tersebut, maka secara formulasi bisa didapatkan parameter pengukuran kinerja jalan lainnya yaitu waktu tempuh. Nilai waktu tempuh didapatkan dengan membagi suatu jarak konstan (dalam penelitian ini dipakai jarak = 2 km) dengan nilai prediksi kecepatan aktual untuk setiap jalan dan setiap skenario yang ada. Secara jelas dapat dilihat pada Tabel 5.11. di bawah.

Tabel 5.11. No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Data Perbandingan Kecepatan Aktual DN – DS 2010 DN - 2010

Waktu Tempuh (detik) DS1 - 2010 DS2 - 2010 DS3 - 2010

300.75

258.44

161.73

1409.00 146.50 1442.80 512.60 1531.90

662.37 146.50 696.99 343.84 426.28

156.15 146.50 203.50 153.68 154.57

310.60

171.30

141.04

DS4 - 2010

158.03 143.66 156.15 146.50 203.50 153.68 154.57

146.91 152.25 156.15 146.50 203.50 153.68 154.57

138.22 129.31

138.22 129.31




Tabel 5.12.

Persentase Perubahan Kecepatan Aktual DN – DS 2010

No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

DS1 - 2010

% Perubahan Waktu Tempuh DS2 - 2010 DS3 - 2010 DS4 - 2010

-14.07%

-46.23%

-52.99% 0.00% -51.69% -32.92% -72.17%

-88.92% 0.00% -85.90% -70.02% -89.91%

-44.85%

-54.59%

-47.45% -52.23% -88.92% 0.00% -85.90% -70.02% -89.91%

-51.15% -49.38% -88.92% 0.00% -85.90% -70.02% -89.91%

-55.50% -58.37%

-55.50% -58.37%

Penurunan waktu tempu terbesar terjadi pada ruas jalan raya Sawangan setelah diterapkan skenario DO-SOMETHING 2, dari 1531 detik menjadi 155 detik atau turun sebesar 89.91 %.

5.3.5. Perbandingan Level of Service (LOS) Secara jelas tingkat pelayanan setiap ruas jalan yang dianalisis untuk setiap penerapan scenario perbaikan atau peningkatan kinerja jalan yang ada dapat dilihat pada Tabel 5.13. di bawah ini.

Tabel 5.13. No

Nama Ruas Jalan

1


2 3 4 5 6 7

Perbandingan LOS untuk Setiap Skenario Perbaikan Kinerja Level of Service (LOS) DS1 - 2010 DS2 - 2010

2007

DN - 2010

D

F

F

C

D B F E F

F C F F F

F C F F F

C C C C C

E

F

E

C

DS3 - 2010

DS4 - 2010

C B C C C C C

B C C C C C C

B A

B A


BAB IV PENGOLAHAN DATA

Recommend Documents